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

在python中，命令行解析的很好用，首先导入命令行解析模块importargparseimportsys然后创建对象p

在python中，命令行解析的很好用，

首先导入命令行解析模块

import argparse
import sys

然后创建对象

parse=argparse.ArgumentParser()

然后增加命令行

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",type=int,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:])

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

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

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

te 20 --max_steps 10 20.0 10 100

程序：

import argparse
import sys

parse=argparse.ArgumentParser()
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",type=int,default=100,help="hidden1")
flags,unparsed=parse.parse_known_args(sys.argv[1:])
print flags.learning_rate
print flags.max_steps
print flags.hidden1
print unparsed

输出结果： 20.0 10 100 []

程序： 20.0 10 100 这两个函数的功能差不多