Python通過argparse讀取命令行參數

我們寫好一個python模塊供他人在命令行下調用時，有時需要在命令行指定參數傳入到模塊，通過argparse包可以便捷地接收參數。

例如我用pytorch定義了一個神經網絡模型，需要命令行運行main.py時傳入參數給初始化函數Net.init()

python main.py --task train  --batch_size 10  --result_file ./result/deeptte.res --pooling_method attention --kernel_size 3 --alpha 0.1 --log_file run_log

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=3, num_filter=32, pooling_method='attention', num_final_fcs=3, final_fc_size=128,
                 alpha=0.3):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.kernel_size = kernel_size
        self.num_filter = num_filter
        self.pooling_method = pooling_method
        self.num_final_fcs = num_final_fcs
        self.final_fc_size = final_fc_size
        self.alpha = alpha
        ......

使用argparse首先通過ArgumentParser()創建一個解析器parser，然後通過add_argument()爲解析器添加要解析的參數，最後通過parse_args()就可以獲得命令行傳來的參數

import argparse

# 創建解析器
parser = argparse.ArgumentParser()

# 添加參數
parser.add_argument('--task', type=str)
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64)
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100)
parser.add_argument('--weight_file', type=str)
parser.add_argument('--result_file', type=str)
parser.add_argument('--kernel_size', type=int)
parser.add_argument('--pooling_method', type=str)
parser.add_argument('--alpha', type=float)
parser.add_argument('--log_file', type=str)

# 解析參數
args = parser.parse_args()

接下來需要對參數進行過濾並利用參數來初始化神經網絡。我們獲取的參數args有的可能並不是Net.init()所需要的，因此通過inspect.getargspec()方法來獲取Net.init()方法的參數列表model_args，然後將命令行獲得的參數轉化爲dict並進行遍歷，如果參數不在model_args中，則pop掉。最後利用剩下的參數去初始化Net

import inspect

model_args = inspect.getargspec(model_class.__init__).args	# 初始化函數所需參數
shell_args = args._get_kwargs()		# 命令行輸入的參數

# 對參數進行過濾
kwargs = dict(shell_args)
for arg, val in shell_args:
    if arg not in model_args:
        kwargs.pop(arg)
# 使用參數初始化神經網絡對象
model = Net(**kwargs)