我更喜欢optparse而不是getopt。它非常具有声明性:您告诉它选项的名称和它们应该具有的效果(例如，设置一个布尔字段)，它会返回给您一个根据您的规范填充的字典。

http://docs.python.org/lib/module-optparse.html

Argparse是正确的方法。下面是如何使用它的简短总结:

1)初始化

import argparse

# Instantiate the parser
parser = argparse.ArgumentParser(description='Optional app description')

2)添加论据

# Required positional argument
parser.add_argument('pos_arg', type=int,
                    help='A required integer positional argument')

# Optional positional argument
parser.add_argument('opt_pos_arg', type=int, nargs='?',
                    help='An optional integer positional argument')

# Optional argument
parser.add_argument('--opt_arg', type=int,
                    help='An optional integer argument')

# Switch
parser.add_argument('--switch', action='store_true',
                    help='A boolean switch')

3)解析

args = parser.parse_args()

4)访问

print("Argument values:")
print(args.pos_arg)
print(args.opt_pos_arg)
print(args.opt_arg)
print(args.switch)

5)检查价值

if args.pos_arg > 10:
    parser.error("pos_arg cannot be larger than 10")

使用

正确使用方法:

$ ./app 1 2 --opt_arg 3 --switch

Argument values:
1
2
3
True

不正确的参数:

$ ./app foo 2 --opt_arg 3 --switch
usage: convert [-h] [--opt_arg OPT_ARG] [--switch] pos_arg [opt_pos_arg]
app: error: argument pos_arg: invalid int value: 'foo'

$ ./app 11 2 --opt_arg 3
Argument values:
11
2
3
False
usage: app [-h] [--opt_arg OPT_ARG] [--switch] pos_arg [opt_pos_arg]
convert: error: pos_arg cannot be larger than 10

完整的帮助:

$ ./app -h

usage: app [-h] [--opt_arg OPT_ARG] [--switch] pos_arg [opt_pos_arg]

Optional app description

positional arguments:
  pos_arg            A required integer positional argument
  opt_pos_arg        An optional integer positional argument

optional arguments:
  -h, --help         show this help message and exit
  --opt_arg OPT_ARG  An optional integer argument
  --switch           A boolean switch

轻量级命令行参数默认值

尽管argparse很棒，并且是完整文档化的命令行开关和高级特性的正确答案，但是您可以使用函数参数默认值非常简单地处理直接的位置参数。

import sys

def get_args(name='default', first='a', second=2):
    return first, int(second)

first, second = get_args(*sys.argv)
print first, second

'name'参数捕获脚本名称，但不使用。测试输出如下所示:

> ./test.py
a 2
> ./test.py A
A 2
> ./test.py A 20
A 20

对于只想要一些默认值的简单脚本，我发现这已经足够了。您可能还希望在返回值中包含一些类型强制，否则命令行值将全部为字符串。

几乎每个人都在使用getopt

下面是文档的示例代码:

import getopt, sys

def main():
    try:
        opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "ho:v", ["help", "output="])
    except getopt.GetoptError:
        # print help information and exit:
        usage()
        sys.exit(2)
    output = None
    verbose = False
    for o, a in opts:
        if o == "-v":
            verbose = True
        if o in ("-h", "--help"):
            usage()
            sys.exit()
        if o in ("-o", "--output"):
            output = a

总之，这就是它的工作原理。

你有两种选择。一种是接受辩论的，另一种是接受辩论的 就像开关一样。

sys。argv基本上就是你C语言中的char** argv。就像在C语言中，你跳过第一个元素，也就是你程序的名字，只解析参数:

Getopt。Getopt将根据参数中给出的规则解析它。

这里的"ho:v"描述了短参数:- onletter。:表示-o接受一个参数。

最后["help"， "output="]描述长参数(——morethanonletter)。 输出后的=再次表示输出接受一个参数。

结果是一对(选项，参数)的列表

如果一个选项不接受任何参数(比如help)， arg部分就是一个空字符串。 然后，您通常希望在此列表上进行循环，并像示例中那样测试选项名称。

我希望这对你有所帮助。

值得一提的是主机游戏。它很容易使用。看看吧:

from consoleargs import command

@command
def main(url, name=None):
  """
  :param url: Remote URL 
  :param name: File name
  """
  print """Downloading url '%r' into file '%r'""" % (url, name)

if __name__ == '__main__':
  main()

现在在控制台:

% python demo.py --help
Usage: demo.py URL [OPTIONS]

URL:    Remote URL 

Options:
    --name -n   File name

% python demo.py http://www.google.com/
Downloading url ''http://www.google.com/'' into file 'None'

% python demo.py http://www.google.com/ --name=index.html
Downloading url ''http://www.google.com/'' into file ''index.html''

Argparse代码可能比实际实现代码还要长!

这是我在大多数流行参数解析选项中发现的一个问题，如果您的参数只是适度的，那么用于记录它们的代码就会变得与它们所提供的好处不成比例地大。

对参数解析场景来说(我认为)一个相对的新来者是plac。

它与argparse做了一些公认的权衡，但使用内联文档并简单地包装main()类型函数:

def main(excel_file_path: "Path to input training file.",
     excel_sheet_name:"Name of the excel sheet containing training data including columns 'Label' and 'Description'.",
     existing_model_path: "Path to an existing model to refine."=None,
     batch_size_start: "The smallest size of any minibatch."=10.,
     batch_size_stop:  "The largest size of any minibatch."=250.,
     batch_size_step:  "The step for increase in minibatch size."=1.002,
     batch_test_steps: "Flag.  If True, show minibatch steps."=False):
"Train a Spacy (http://spacy.io/) text classification model with gold document and label data until the model nears convergence (LOSS < 0.5)."

    pass # Implementation code goes here!

if __name__ == '__main__':
    import plac; plac.call(main)