Python命令行参数处理模块optparse使用详解

本文通过具体实例解析Python中用于处理命令行参数的optparse模块，供读者参考学习。

optparse是Python内置的命令行参数处理模块，具备自动生成程序帮助信息的功能。其功能强大且易于使用，能够方便地生成符合Unix/Posix规范的标准化命令行说明。

调用 add_option() 方法来添加选项，随后使用 parse_args() 函数来解析传入的命令行参数。

add_option()函数的参数说明

第一个参数代表选项的缩写形式，以单个中划线开头，例如-f或-d。缩写仅限单个字母，且可以使用大写字母。

第二个参数代表选项的全称，以两个中划线开头，例如--file或--Opencv_version。

前两个参数可以单独使用，也可以同时使用，但必须至少提供其中一个。

从第三个参数开始均为命名参数，属于可选配置，常用的几个参数如下：

type=：指定命令行参数值的类型，默认为string，可指定为string、int、choice、float或complex中的一种； default=：设置命令参数的默认值； metavar=：在帮助文档中显示，用于提示用户期望输入的命令参数值； dest=：指定该参数在options对象中成员的名称。若未指定dest参数，系统将使用命令行参数名来存取options对象的值。 help=：在帮助文档中显示的相关信息。

解析命令行参数

(options, args) = parse.parse_args()

或者在main(argv)函数内部进行调用：

(options, args) = parser.parse_args(argv)

options是一个对象（类型为optparse.Values），用于保存命令行参数的值。可以通过命令行参数名（如file）访问其对应的值：options.file； args是一个由位置参数（positional arguments）组成的列表。

optparse模块的实际应用示例

import sys
from optparse import OptionParser
parser = OptionParser()
parser.add_option('-f','--file',type=str,default='./image',help='file path of images',dest='file_path')
parser.add_option('--weights','-w',type=str,default='./weights_saved',help="file location of the trained network weights")
parser.add_option('--iterations','-i',type=int,default=10000,help='iteration time of CRNN Net')
parser.add_option('--gpu','-g',type=int,default=0,help="gpu id")
def main(argv):
  (options, args) = parser.parse_args()
  (options, args) = parser.parse_args(argv)  # both OK
  print 'file path of images: ' + options.file_path
  print "file location of the trained network weights: " + options.weights
  print 'iteration time of CRNN Net: ' + str(options.iterations)
  print 'gpu id: ' + str(options.gpu)
if __name__ == '__main__':
 main(sys.argv)

查看生成的帮助文档：

python test.py -h

输出结果如下：

Usage: test.py [options] Options: -h, --help show this help message and exit -f FILE_PATH, --file=FILE_PATH file path of images -w WEIGHTS, --weights=WEIGHTS file location of the trained network weights -i ITERATIONS, --iterations=ITERATIONS iteration time of CRNN Net -g GPU, --gpu=GPU gpu id

输入命令行参数执行：

python test.py -f ../tensorflow/train_image -w ../tensorflow/weights -i 5000 -g 2

程序输出结果：

file path of images: ../tensorflow/train_image file location of the trained network weights: ../tensorflow/weights iteration time of CRNN Net: 5000 gpu id: 2

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