使用python脚本传递参数：（三种方式可收藏）

Posted 2023-05-06 张志建

背景：使用python脚本传递参数在实际工作过程中还是比较常用，以下提供了好几种的实现方式：

一、使用sys.argv的数组传入
说明：使用sys.argv必须按照先后的顺序传入对应的参数；sys.argv则封装了传入的参数数据，作为数组的方式已经传入

import sys

print("传入参数的总长度为：", len(sys.argv))
print("type:", type(sys.argv))
print("function name:", sys.argv[0])
try:
    print("第一个传入的参数为:", sys.argv[1])
    print("第二个传入的参数为:", sys.argv[2])
except Exception as e:
    print("Input Error:", e)

通过命令行查看运行结果：

 

二、使用argparse包传入

说明：parser.add_argument 方法的type参数理论上可以是任何合法的类型，而且传入的顺序并没有要求

参数使用的说明：

--xx  完整参数输入
-x    简写参数输入
type  输入的参数将要被转换的数据类型
default 默认值
help   参数介绍
nargs  可传入的参数数量
required  是否为必须参数

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description=\'argparse testing\')
parser.add_argument(\'--name\',\'-n\',type=str, default = "bk",required=True,help="a programmer\'s name")
parser.add_argument(\'--age\',\'-a\',type=int, default=35,help=\'age of the programmer\')
parser.add_argument(\'--sex\',\'-s\',type=str, default=\'male\')
parser.add_argument(\'--favorite\',\'-f\',type=str, nargs="+",required=False,help="favorite of the programmer")

args = parser.parse_args()
print(args.name)
print(args.age)
print(args.sex)
print(args.favorite)

查看运行结果：

1.使用完整参数输入

 2.使用简写参数输入

3.多参数的传入

 

三、使用shell脚本的方式向python脚本传递参数

1.使用shell脚本向python脚本传递参数

python脚本依然使用sys.argv的数组的方式传入参数

原python如下：（python_test.py）

 

import sys

print("传入参数的总长度为：", len(sys.argv))
print("type:", type(sys.argv))
print("function name:", sys.argv[0])
try:
    print("第一个传入的参数为:", sys.argv[1])
    print("第二个传入的参数为:", sys.argv[2])
except Exception as e:
    print("Input Error:", e)

增加shell脚本如下：（shell_test.sh）

#!/bin/bash
#定义变量
para1=$1
para2=$2
python python_test.py $para1 $para2

查看运行结果：

 

2.使用shell脚本向python脚本内的方法传递参数

python脚本如下：（python_test.py）

def fun1():
    return "无参数方法fun1"

def fun2(x):
    return f"有参数方法fun2且传入的参数为x"

shell脚本如下：（shell_test.sh）

（1）无参数方式调用：

#!/bin/bash
#定义变量
python -c \'import python_test;print(python_test.fun1())\'

查看运行结果：

 （2）有参数方式调用

#!/bin/bash
#定义变量
para=$1
python -c "import python_test;print(python_test.fun2(\'$para\'))"

查看运行结果：

  （3）一次调用所有方法，放入一个集合中，再调用切割方法获取相应的值

#!/bin/bash
#定义变量
para=$1
#将结果保存为一个变量ALL_RESULTS内
ALL_RESULTS=$(python -c "import python_test;print(python_test.fun1(),python_test.fun2(\'$para\'))")
#分别打印第一个方法的返回与第二个方法的返回
RESULTS_fun1=$(echo $ALL_RESULTS | cut -d\' \' -f1)
RESULTS_fun2=$(echo $ALL_RESULTS | cut -d\' \' -f2)
echo fun1方法的返回结果为：$RESULTS_fun1
echo fun2方法的返回结果为：$RESULTS_fun2

查看运行结果：

 原地址：https://www.cnblogs.com/mrwhite2020/p/16812198.html

命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式

三种常用的方式
如果在运行python脚本时需要传入一些参数，例如gpus与batch_size，可以使用如下三种方式。

python script.py 0,1,2 10
python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10
python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10
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这三种格式对应不同的参数解析方式，分别为sys.argv, argparse, tf.app.run, 前两者是python自带的功能，后者是tensorflow提供的便捷方式。

sys.argv
sys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sys.modules里面有已经加载了的所有模块信息，sys.path里面是PYTHONPATH的内容，而sys.argv则封装了传入的参数数据。
使用sys.argv接收上面第一个命令中包含的参数方式如下：

import sys
gpus = sys.argv[1]
#gpus = [int(gpus.split(‘,‘))]
batch_size = sys.argv[2]
print gpus
print batch_size
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argparse
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description=‘manual to this script‘)
parser.add_argument(‘--gpus‘, type=str, default = None)
parser.add_argument(‘--batch-size‘, type=int, default=32)
args = parser.parse_args()
print args.gpus
print args.batch_size
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需要注意的是，脚本运行命令python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10中的--batch-size会被自动解析成batch_size.
parser.add_argument 方法的type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bool, int, str, float这些基本类型就行了，更复杂的需求可以通过str传入，然后手动解析。bool类型的解析比较特殊，传入任何值都会被解析成True，传入空值时才为False

python script.py --bool-val=0 # args.bool_val=True
python script.py --bool-val=False # args.bool_val=True
python script.py --bool-val= # args.bool_val=什么都不写False
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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

tf.app.run
tensorflow也提供了一种方便的解析方式。
脚本的执行命令为：

python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10
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对应的python代码为：

import tensorflow as tf
tf.app.flags.DEFINE_string(‘gpus‘, None, ‘gpus to use‘)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘batch_size‘, 5, ‘batch size‘)

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

def main(_):
print FLAGS.gpus
print FLAGS.batch_size

if __name__=="__main__":
tf.app.run()
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有几点需要注意：

tensorflow只提供以下几种方法：
tf.app.flags.DEFINE_string，
tf.app.flags.DEFINE_integer,
tf.app.flags.DEFINE_boolean,
tf.app.flags.DEFINE_float 四种方法，分别对应str, int,bool,float类型的参数。这里对bool的解析比较严格，传入1会被解析成True，其余任何值都会被解析成False。
脚本中需要定义一个接收一个参数的main方法：def main(_):，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batch_size参数为例，传入这个参数时使用的名称为--batch_size，也就是说，中划线不会像在argparse 中一样被解析成下划线。
tf.app.run()会寻找并执行入口脚本的main方法。也只有在执行了tf.app.run()之后才能从FLAGS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main：
run(
main=None,
argv=None
)
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5 . tf.app.flags只是对argpars的简单封装。代码见https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/python/platform/flags.py
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作者：Daniel2333
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/72886718
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