【发布时间】:2016-05-09 20:52:48
【问题描述】:
我一直在寻找一种将**kwargs 或*argv 与argparse 结合使用的方法。我会从硬编码到动态的方式。
这是我的硬代码和我将如何使用它的示例。
def get_parser():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-r",
"--range",
dest="r",
nargs=8,
help="AddRange Parameters")
parser.add_argument("-p",
"--parameters",
dest="p",
nargs=8,
help="SetDefaults as Parameters")
parser.add_argument("-r",
"--range",
dest="r",
nargs=8,
help="AddRange Parameters")
return parser
"""Create a Template for a Job"""
def create_Template(temp3_,temp_tournsize,temp_popsize,temp0_,temp1_,temp_ngen,temp_run,tmpverb):
#single GA job
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
template = job.JobTemplate(runGASimple)
print tmpverb
template.setDefaults(temp3=temp3_, tournsize=temp_tournsize, popSize=temp_popsize, temp0=temp0_, temp1=temp1_, ngen=temp_ngen, number_of_runs=temp_run, verbose=tmpverb)
return template
"""Run a simple Job"""
def ajob_run(template):
ajob = job.Job(template)
ajob.run()
pass
"""change Default params with AddRange"""
def add_Range(var_temp0,var_start,var_end,var_stepSize,var_temp1,var_start2,var_end2,var_stepSize2,tmp_template):
jobCreator = job.JobCreator()
#jobCreator.addRange('temp0', start=0.0, end=1.0, stepSize=0.1)
jobCreator.addRange(var_temp0, start= var_start, end=var_end, stepSize=var_stepSize)
#jobCreator.addRange('temp1', start=0.0, end=1.0, stepSize=0.1)
jobCreator.addRange(var_temp1, start=var_start2, end=var_end2, stepSize=var_stepSize2)
# all other params will take defaults
jobs = jobCreator.generateJobs(tmp_template)
return jobs
"""Create a Batchjob from Jobs"""
def batch_Job(tmp_jobs):
batchJob = job.BatchJob(tmp_jobs, 5)
return batchJob
if (__name__ == "__main__"):
args = get_parser().parse_args()
if (args.p and args.r):
print 'AddRange with Parameters Input Start:'
temp = create_Template(float(args.p[0]),int(args.p[1]),int(args.p[2]),float(args.p[3]),float(args.p[4]),int(args.p[5]),int(args.p[6]),ast.literal_eval(args.p[7]))
tmpjobs = add_Range(args.r[0],float(args.r[1]),float(args.r[2]),float(args.r[3]),args.r[4],float(args.r[5]),float(args.r[6]),float(args.r[7]),temp)
results = batch_Job(tmpjobs)
print 'AddRange with Parameters Input Ende.'
elif (args.p):
print 'Parameters Input Start:'
ajob_run(create_Template(
float(args.p[0]),
int(args.p[1]),
int(args.p[2]),
float(args.p[3]),
float(args.p[4]),
int(args.p[5]),
int(args.p[6]),
ast.literal_eval(args.p[7])))
print 'Parameters Input Ende.'
CLI.py -p 0.8 20 20 0.5 0.5 20 1 False
然后是一个很长的输出,其中包含来自框架的结果。
我的方法期望这个。变量名将来可以更改。
template.setDefaults(mux=0.8, tournsize=20, rangeSize=20, temp0=0.5, temp1=0.5, ngen=20, number_of_runs=1, verbose=False)
jobCreator.addRange('temp0', start=0.0, end=1.0, tournStep=0.1)
jobCreator.addRange('temp1', start=0.0, end=1.0, turns=4)
An 会这样改变它:
setDefaults(**kwargs)
addRange(paraName,**kwargs)
我希望这样:
CLI.py -p temp0=1 temp1=0.4 ....temp6=8 ... -r temp0 start=0 end=1 tournStep=0.1
or
CLI.py -p hn0=1 bn1=0.4 ....tp6=8 ... -r temp1 start=0 end=1 turns=4
然后将变量名与输入转换为:
setDefaults()
和
addRange()
但我需要argparse,因为我将构建一个命令行界面。
我忘记了其他方法的一些细节:
"""change Default params with AddSpecific"""
def add_Specific(tmp_template,paraName,*params):
jobCreator = job.JobCreator()
#jobCreator.addSpecific('temp0', 0.1,0.2,0.3,0.4,....,0.7,...)
jobCreator.addRange(paraName, params)
# all other params will take defaults
jobs = jobCreator.generateJobs(tmp_template)
return jobs
这是正确的方法吗?
【问题讨论】:
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看看
plac插件(pypi 源)。它可以根据多个函数的参数签名创建解析器。
标签: python parameter-passing argparse argv keyword-argument