如果在运行python脚本时需要传入一些参数,例如与,可以使用如下三种方式。
这三种格式对应不同的参数解析方式,分别为, , , 前两者是python自带的功能,后者是提供的便捷方式。
模块是很常用的模块, 它封装了与python解释器相关的数据,例如里面有已经加载了的所有模块信息,里面是的内容,而则封装了传入的参数数据。
使用接收上面第一个命令中包含的参数方式如下:
需要注意的是,脚本运行命令中的会被自动解析成.
方法的参数理论上可以是任何合法的类型, 但有些参数传入格式比较麻烦,例如list,所以一般使用, , , 这些基本类型就行了,更复杂的需求可以通过传入,然后手动解析。类型的解析比较特殊,传入任何值都会被解析成,传入空值时才为
通过这个方法还能指定命令的帮助信息。具体请看API文档:https://docs.python.org/2/library/argparse.html
tensorflow也提供了一种方便的解析方式。
脚本的执行命令为:
对应的python代码为:
有几点需要注意:
只提供以下几种方法:
,
,
,
四种方法,分别对应, ,,类型的参数。这里对的解析比较严格,传入1会被解析成,其余任何值都会被解析成。
脚本中需要定义一个接收一个参数的方法:,这个传入的参数是脚本名,一般用不到, 所以用下划线接收。
以参数为例,传入这个参数时使用的名称为,也就是说,中划线不会像在 中一样被解析成下划线。
会寻找并执行入口脚本的方法。也只有在执行了之后才能从中取出参数。
从它的签名来看,它也是可以自己指定需要执行的方法的,不一定非得叫:
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