目录

• 前言
• 1. 函数讲解
• 2. 基本用法
• 3. 实战讲解

前言

• 原理：命令行解析使用argparse包
• 作用：命令行传参赋值 可用在机器学习深度学习 或者 脚本运行等

了解这个函数需要了解其背后的原理以及具体参数

1. 函数讲解

在深度学习模型框架中几乎都有的模块
浓缩后的示例代码：

# 导入模块包
import argparse

# 解析对象ArgumentParser，description程序描述
parser=argparse.ArgumentParser(description=" parse_args() 函数讲解")

# 对象值赋参（可选 或者 必选），指定该程序需要接受的命令参数
parser.add_argument('--weights', default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path or triton URL')

# 增加后的属性赋值给args
args=parser.parse_args()

主要的对象值赋参，对应的参数具体如下：

主要有两种情况：

• 位置参赋值：parser.add_argument("a",help="输出a值")
  执行位置参的赋值，对应命令行输入为：python detect.py 1，最后输出args.a = 1
• 可选赋值：parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path or triton URL')
  可选参数可选可不选

其源函数的逻辑代码如下（在argparse模块中，仅展示大致逻辑）：
关于函数中涉及的*args, **kwargs，可看我这篇文章：Python关于 *args 和 **kwargs 参数的详解（全）

    # =======================
    # Adding argument actions
    # =======================
    def add_argument(self, *args, **kwargs):
        """
        add_argument(dest, ..., name=value, ...)
        add_argument(option_string, option_string, ..., name=value, ...)
        """

        # 如果没有提供位置参数，或者只提供了一个，而且它看起来不像选项字符串，解析一个位置参数
        chars = self.prefix_chars
        if not args or len(args) == 1 and args[0][0] not in chars:
            if args and 'dest' in kwargs:
                raise ValueError('dest supplied twice for positional argument')
            kwargs = self._get_positional_kwargs(*args, **kwargs)

        # 否则，我们将添加一个可选参数
        else:
            kwargs = self._get_optional_kwargs(*args, **kwargs)

        # 如果没有提供默认值，则使用解析器级别的默认值
        if 'default' not in kwargs:
            dest = kwargs['dest']
            if dest in self._defaults:
                kwargs['default'] = self._defaults[dest]
            elif self.argument_default is not None:
                kwargs['default'] = self.argument_default

        # 创建操作对象，并将其添加到解析器中
        action_class = self._pop_action_class(kwargs)
        if not callable(action_class):
            raise ValueError('unknown action "%s"' % (action_class,))
        action = action_class(**kwargs)

        # 如果操作类型不可调用，则引发错误
        type_func = self._registry_get('type', action.type, action.type)
        if not callable(type_func):
            raise ValueError('%r is not callable' % (type_func,))

        if type_func is FileType:
            raise ValueError('%r is a FileType class object, instance of it'
                             ' must be passed' % (type_func,))

        # 如果元数据与类型不匹配，则引发错误
        if hasattr(self, "_get_formatter"):
            try:
                self._get_formatter()._format_args(action, None)
            except TypeError:
                raise ValueError("length of metavar tuple does not match nargs")

        return self._add_action(action)

	# =======================
    # 对应函数代码调用
    # =======================

    def add_argument_group(self, *args, **kwargs):
        group = _ArgumentGroup(self, *args, **kwargs)
        self._action_groups.append(group)
        return group

    def add_mutually_exclusive_group(self, **kwargs):
	## 省略

	# =======================
    # 对应参数的赋值 初始化等
    # =======================
    
class _ArgumentGroup(_ActionsContainer):

    def __init__(self, container, title=None, description=None, **kwargs):
        # 通过检查容器添加任何缺少的关键字参数
        update = kwargs.setdefault
        update('conflict_handler', container.conflict_handler)
        update('prefix_chars', container.prefix_chars)
        update('argument_default', container.argument_default)
        super_init = super(_ArgumentGroup, self).__init__
        super_init(description=description, **kwargs)

        # 属性
        self.title = title
        self._group_actions = []

        # 与容器共享大部分属性
        self._registries = container._registries
        self._actions = container._actions
        self._option_string_actions = container._option_string_actions
        self._defaults = container._defaults
        self._has_negative_number_optionals = \

2. 基本用法

• 执行脚本，输出想要的值：python test1.py 2，最后输出值为4

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description=" 输出平方数")
parser.add_argument("square",type=int)
args = parser.parse_args()
# 输出args.square的值为4
print args.square**2

• 执行位置参数（将值赋值给参数）：python test1.py 2，最后输出2

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description=" 输出a值")
parser.add_argument("a")
args = parser.parse_args()
# 输出a的值2
print args.a

3. 实战讲解

以下运行的是yolov5的代码逻辑：

整体的主函数为：

if __name__ == "__main__":
	# 解析命令行格式下的参数
    opt = parse_opt()
    # 调用主函数
    main(opt)

对应命令行格式下的参数可以为图片或者视频流：python detect.py --source data/images/bus.jpg，代码运行截图如下：

具体解析参数的函数如下：

def parse_opt():
   # 传入的参数，以上的参数为命令行赋值的参数，如果没有给定该参数值，会有一个default的默认值进行赋值
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path or triton URL')
    parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')
	
	# 省略的参数（由于参数比较多，此处就不放入
	
    opt = parser.parse_args()
    
    # 此处对传入的size加以判断。如果不传入，默认为640，则长度为1，则对应size 为640 * 640。如果传入的参数为640 * 640 ，则不修改
    opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1  # expand
    # 将其所有的参数信息进行打印
    print_args(vars(opt)
    # 将其opt的参数返回，后续调用main函数需要调用该参数
    return opt

具体main函数的执行如下：

def main(opt):
	# 检查requirement的依赖包 有无成功安装，如果没有安装部分会在此处报错
    check_requirements(exclude=('tensorboard', 'thop'))
    # 如果成功安装，将其所有的参数代入，并执行此处的run函数
    run(**vars(opt))