python命令行解析之parse_known_args(）函数和parse_args()使用区别介绍

概述在python中，命令行解析的很好用，首先导入命令行解析模块importargparseimportsys

在python中，命令行解析的很好用，@H_502_1@

首先导入命令行解析模块@H_502_1@

import argparseimport sys

然后创建对象@H_502_1@

parse=argparse.ArgumentParser()@H_502_1@

然后增加命令行
@H_502_1@

parse.add_argument("--learning_rate",type=float,default=0.01,help="initial learining rate")parse.add_argument("--max_steps",type=int,default=2000,help="max")parse.add_argument("--hIDden1",default=100,help="hIDden1")

对于函数add_argumen()第一个是选项，第二个是数据类型，第三个默认值，第四个是help命令时的说明
然后用arg=parse.parse_args(sys.argv[1:])@H_502_1@

其中参数sys.argv[1:]是命令行语句中从第一个到最后。如在ubuntu下输入命令行python gg.py --learning_rate 20 --max_steps 10@H_502_1@

则sys.argv[1:0]=--learning_rate 20 --max_steps 10@H_502_1@

输出的arg为namespace空间，结果是namespace(hIDden1=100,learning_rate=20.0,max_steps=10)
但是parse_kNown_args（）函数输出结果为@H_502_1@

te 20 --max_steps 10
20.0
10
100@H_502_1@

程序：@H_502_1@

import argparseimport sysparse=argparse.ArgumentParser()parse.add_argument("--learning_rate",help="hIDden1")flags,unparsed=parse.parse_kNown_args(sys.argv[1:])print flags.learning_rateprint flags.max_stepsprint flags.hIDden1print unparsed

输出结果：
20.0
10
100
[]@H_502_1@

程序：
20.0
10
100
这两个函数的功能差不多@H_502_1@ 总结

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