如何使用 argparse 来解析命令行参数

By iswbm / Published At 2024-06-01 / In categories Programming, Python

python

Python 做为一个脚本语言,可以很方便地写各种工具。当你在服务端要运行一个工具或服务时,输入参数似乎是一种硬需(当然你也可以通过配置文件来实现)。

如果要以命令行执行,那你需要解析一个命令行参数解析的模块来帮你做这个苦力活。

Python 本身就提供了三个命令行参数解析模块,我这里罗列一下它们的大致情况供你了解。

  • getopt,只能简单的处理命令行参数
  • optparse,功能强大,易于使用,可以方便地生成标准的、符合Unix/Posix 规范的命令行说明。(Python2.7以后弃用,不会继续发展)
  • argparse,使其更加容易的编写用户友好的命令行接口。它所需的程序进程了参数定义,argparse将更好的解析sys.argv。同时argparse模块还能自动生成帮助及用户输入错误参数时的提示信息。

很多初学者可能会使用getopt,上手简单功能也简单。比如说optget无法解析一个参数多个值的情况,如 --file file1 file2 file3,而 optparse 实际上我没有用过,但是考虑到它在Python2.7后已经不再维护,我们通常也不会使用它。

接下来只剩下 argparse 这一神器,它几乎能满足我对命令解析器的所有需求。它支持解析一参数多值,可以自动生成help命令和帮助文档,支持子解析器,支持限制参数取值范围等等功能。

0. HelloWorld

不管学习什么东西,首先第一步都应该是掌握它的大体框架。

而 使用 argparse 前,框架很简单,你只需要记住这三行。

# mytest.py
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="used for test")

args = parser.parse_args()

现在可以尝试一下

[root@localhost ~]# python mytest.py -h
usage: mytest.py [-h]

used for test

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# python mytest.py
[root@localhost ~]# 

已经可以使用了。

来试一下加几个参数:--foobar

其中 metavar 就相当于注释,在打印help的时候会显示

>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--foo', metavar='YYY')
>>> parser.add_argument('bar', metavar='XXX')
>>> parser.parse_args('X --foo Y'.split())
Namespace(bar='X', foo='Y')
>>> parser.print_help()
usage:  [-h] [--foo YYY] XXX

positional arguments:
  XXX

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  --foo YYY

参数来源

通常参数都是通过 sys.argv 获得。

有时候也可以通过向 parser.parse_args()函数传入一段字符串列表,来解析。

parser.parse_args('test --name wangbm'.split())

1. 入门配置

这里先讲一下,比较常用的参数配置。

  • 调试:debug
  • 版本号:version
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--version', '-v', action='version',
                    version='%(prog)s version : v 0.01', help='show the version')

parser.add_argument('--debug', '-d', action='store_true',
                    help='show the version',
                    default=False)

args = parser.parse_args()
print("=== end ===")

上面debug处的配置,需要讲一下的是 action='store_true'default = False 的作用和区别

  • store_true:一旦指定了 -d 或者 –debug ,其值就为 True,store_false则相反
  • default=False:未指定 -d 或者 –debug,其值就默认为False

当我们执行 python mytest.py -v,就会打印 version 里的内容。

[root@localhost ~]# python mytest.py -v
mytest.py version : v 0.01
[root@localhost ~]# 

一旦执行时,指定了参数 -v ,执行到 parser.parse_args() 就会退出程序,不会打印最后的 === end ===

2. 参数种类

参数可分为 必选参数(positional arguments) 和 可选参数(optional arguments)。

在argsparse 里如何实现呢?

必选参数

用单词做参数,默认就为必选参数

# mytest.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("name")

args = parser.parse_args()

print(args.name)

不指定name参数运行一下:python mytest.py

[root@localhost ~]# python mytest.py 
usage: mytest.py [-h] name
mytest.py: error: too few arguments
[root@localhost ~]#

如预期一样,报错了,说缺少参数。那我们指定一下:python mytest.py name wangbm

[root@localhost ~]# python mytest.py wangbm
wangbm
[root@localhost ~]# 

可选参数

有两种方式:

  1. 单下划线 - 来指定的短参数,如-h
  2. 双下划线 -- 来指定的长参数,如--help
# mytest.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-v", "--verbosity", help="increase output verbosity")

args = parser.parse_args()

if args.verbosity:
	print("verbosity turned on")
else:
    print("verbosity turned off")

试着运行一下 python mytest.py,不会报错。

[root@localhost ~]# python mytest.py
verbosity turned off
[root@localhost ~]#

3. 参数类型

有的参数,是字符串,有的参数,是数值。

为了对命令行中的参数进行有效的约束,我们可以事先对参数的类型进行声明。argparse 会对参数进行校验,不通过时,会直接抛出错误。

# mytest.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("name")
parser.add_argument("age", type=int)

args = parser.parse_args()

print(args.name)
print(args.age)

测试一下唄。

[root@localhost ~]# python mytest.py wangbm eighteen
usage: mytest.py [-h] name age
mytest.py: error: argument age: invalid int value: 'eighteen'
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# python mytest.py wangbm 18
wangbm
18
[root@localhost ~]#

你看,写 eighteen 就不行,提示类型不合法,只有写 18 才行。

4. 互斥参数

有些参数,是互斥的,有你无我。比如,性别。

在 argparse 中如何实现?

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
group = parser.add_mutually_exclusive_group()
group.add_argument("-m", "--male", action="store_true")
group.add_argument("-f", "--female", action="store_true")
args = parser.parse_args()

如果同时指定了这两个参数,就会报错。

[root@localhost ~]# python mytest.py -f
[root@localhost ~]# python mytest.py -m
[root@localhost ~]# python mytest.py -m -f 
usage: mytest.py [-h] [-m | -f]
mytest.py: error: argument -f/--female: not allowed with argument -m/--male
[root@localhost ~]# 

5. 可选值

如果是性别,可以像上面那样放在两个参数里然后用互斥组来约束,也可以放在一个参数里,在argparse里限制再在外层做判断。

# mytest.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-g", "--gender", default='male',
                    choices=['male', 'female'])

args = parser.parse_args()
print(args.gender)

试着执行一下,发现性别只能是男或女,不能为人妖。

[root@localhost ~]# python mytest.py --gender male
male
[root@localhost ~]# python mytest.py --gender female
female
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# python mytest.py --gender other
usage: mytest.py [-h] [-g {male,female}]
mytest.py: error: argument -g/--gender: invalid choice: 'other' (choose from 'male', 'female')
[root@localhost ~]#

6. 指定文件

经常会有那种要在脚本中指定配置文件或者其他文件的需求。可以使用下面的配置

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--file', '-f', action='append',
                    dest='files',
                    help=('additional yaml configuration files to use'),
                    type=argparse.FileType('rb'))
                    
args = parser.parse_args()

dest=files,是说将命令行中,--file 的参数值赋值给变量files,你可以用args.files访问。

action=append,由于我们会有指定多个文件的需求,那就指定多次--file ,argparse会将其放在一个list里。

type=argparse.FileType('rb'),既然是指定文件,那么参数应该为路径,并指定打开模式为rb,如果如果要取得文件内容,可以用 args.files[0].read()

7. 指定参数为列表

在第 6 点我已经举了一个例子,它实现的效果是这样的

python test.py --file 1.txt --file 2.txt

多打一个 --file,未免有些麻烦,可不可以不指定呢?就像这样

python test.py --file 1.txt 2.txt

可以的,重点是加一个 nargs='+'

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--file', '-f', action='store',
                    nargs='+',
                    help=('additional yaml configuration files to use'))
                    
args = parser.parse_args()

8. 自定义参数合法性检查

在 add_argument 这个函数中,有一个 type ,这个参数可以指定一个数据类型,比如 int,string

利用这个,我们可以自定义对参数的合法性检查,比如传入 age 参数时,必须要在 0-150 之间。

import argparse
def check(i):
    if not (0<int(i)<150):
        raise ValueError
    return int(i)

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--age', type=check)
parser.parse_args(['--age', '100']) # 会报错
parser.parse_args(['--age', '200']) # 会报错

9. 子解析器

如果你对命令行,有过足够多的接触,就会知道有些情况下会有子解析器。

这里我以自己工作中,碰到的例子来举个例子。

cloud-init --debug single -name mymodule

其中 single 后面是一个子解析器。

# cloud-init.py

def main_single(name, args):
    print("name: ", name)
    print("args: ", args)
    print("I am main_single")

# 添加一个子解析器
subparsers = parser.add_subparsers()

parser_single = subparsers.add_parser('single',help='run a single module')

# 对single 子解析器添加 action 函数。
parser_single.set_defaults(action=('single', main_single))

# require=True,是说如果命令行指定了single解析器,就必须带上 --name 的参数。
parser_single.add_argument("--name", '-n', action="store",
                           help="module name to run",
                           required=True)

args = parser.parse_args()

(name, functor) = args.action
if name in ["single"]:
    functor(name, args)

执行命令cloud-init single -name mymodule,输出如下

name:  single
args:  Namespace(action=('single', <function main_single at 0x0000000003F161E0>), debug=False, file=None, name='mymodule')
I am main_single

10. cloudinit 笔记

10.1 顶层参数

'--version', '-v'
'--file', '-f'
'--debug', '-d'
'--force'

10.2 子解析器

init,可跟可选参数  "--local", '-l',处理函数:main_init
modules, "--mode", '-m',只可选'init', 'config', 'final'处理函数:main_modules
query,  "--name", '-n',处理函数:main_query
single,"--name", '-n',--frequency,module_args,处理函数:main_single

11. 参考文档

iswbm

Author

iswbm

Cloud Computing & Container & Front-end & Back-end R&D Engineer. I like to explore new technologies, and in my spare time, I also play around with Logseq and other efficiency tools. You can follow me on GitHub to learn more, or add me on WeChat (stromwbm) to communicate with me.