前言

通常，对于大型项目程序而言，执行程序的一个必要的步骤是正确处理命令行参数，这些命令行参数是提供给包含某种参数化信息的程序或脚本的参数。例如，在计算机视觉项目中，图像和不同类型的文件通常作为命令行参数传递给脚本，用于使程序可以处理不同图片或者不同类型文件。
命令行参数是参数化程序执行的一种常见且简单的方法，下面主要介绍三种常见的获取和解析命令行参数的方法。

一. sys.argv 

为了处理命令行参数，Python 中内置了 sys.argv 模块，通过模块中的 sys.argv 就可以访问到所有的命令行参数，它的返回值是包含所有命令行参数的列表 (list)。当程序执行时，Python 从命令行获取所有值并将它们存储在 sys.argv 列表中。列表的第一个元素 sys.argv[0] 是脚本的完整路径(或脚本名称——取决于具体操作系统)。列表的第二个元素是脚本的第一个命令行参数，即 sys.argv[1]，依此类推。这可以通过下图中清晰的看出，其中 script_1.py 脚本使用两个参数执行：

 接下来，让我们看看 sys.argv 是如何工作的，首先编写 scripy_1.py 脚本：

import sys
print("正在运行的脚本名称: '{}'".format(sys.argv[0]))
print("脚本的参数数量: '{}'".format(len(sys.argv)))
print("脚本的参数: '{}'".format(str(sys.argv)))

如果我们不使用任何参数执行这个脚本：

python script_1.py

 将会看到如下信息：

正在运行的脚本名称: 'script_1.py'
脚本的参数数量: '1'
脚本的参数: '['script_1.py']'

如果我们使用多个参数执行此脚本:

python script_1.py OpenCV -i test.png

将得到以下信息：

正在运行的脚本名称: 'script_1.py'
脚本的参数数量: '4'
脚本的参数: '['script_1.py', 'OpenCV', '-i', 'test.png']'

 如上所示，列表的第一个元素 script_1.py (sys.argv[0]) 是脚本名称。列表的第二个元素 (sys.argv[1]) OpenCV 是脚本的第一个参数。

但同时也可以看到，sys.argv 将命令行选项 -i 也识别为参数，这样并不能方便的满足我们的需求，因此引入 getopt 模块来识别命令行选项

二. getopt 方式

getopt 模块是专门处理命令行参数的模块，用于获取命令行选项和参数。命令行选项使得程序的参数更加灵活，其支持短选项模式(-)和长选项模式(--)。该模块提供了两个方法及一个异常处理来解析命令行参数。另外，getopt 一般需要 sys.argv[1:] 来配合应用。

2.1 getopt.getopt 

getopt.getopt 方法用于解析命令行参数列表，其语法格式如下：

getopt.getopt(args, options[, long_options])

方法参数说明如下表所示：

该方法返回值由两个元素组成:

（1）第一个是 (option, value) 元组的列表

（2）第二个是参数列表，包含那些没有 - 或 -- 的参数

下面编写 script_2.py 脚本进行演示：

import sys
import getopt

def main(argv):
    input_file = ""
    output_file = ""
    opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "hi:o:", ["help", "input_file=", "output_file="])

    for opt, arg in opts:
        if opt in ("-h", "--help"):
            print('script_2.py -i <input_file> -o <output_file>')
            print('or: test_arg.py --input_file=<input_file> --output_file=<output_file>')
            sys.exit()
        elif opt in ("-i", "--input_file"):
            input_file = arg
        elif opt in ("-o", "--output_file"):
            output_file = arg
    print('输入文件为：', input_file)
    print('输出文件为：', output_file)

    # 打印不含'-'或'--'的参数
    for i in range(0, len(args)):
        print('不含'-'或'--'的参数 %s 为：%s' % (i + 1, args[i]))
        
if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv)

 使用带有命令行选项的命令执行此脚本，以下两种方式是等价的：

# 方式1
python scripy_1.py -i test.png -o output.png OpenCV
# 方式2
python scripy_1.py --input_file test.png --output_file output.png OpenCV

输出得到以下信息：

输入文件为： test.png
输出文件为： output.png
不含'-'或'--'的参数 1 为：OpenCV

 2.2 Exception getopt.GetoptError

在参数列表中没有找到所传递参数，或选项的需要的参数为空时会触发该异常。异常的参数是一个字符串，表示错误的原因。属性 msg 和 opt 为相关选项的错误信息。
在上述代码中添加异常处理，检查此错误信息：

# ...
def main(argv):
    input_file = ""
    output_file = ""
    try:
        opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "hi:o", ["help", "input_file=", "output_file="])
    except getopt.GetoptError as e:
        print(e.msg)
        print(e.opt)
        sys.exit(2)
# ...

使用错误的格式选项传递参数执行脚本：

python scripy_1.py -f

输出以下错误信息：

option -f not recognized
f

 三. argparse

3.1 argparse 简单认识

当程序中采用复杂参数或多个文件名时，推荐使用 Python 的 argparse 库，它以系统的方式处理命令行参数，从而可以编写用户友好的命令行程序。Python 标准库 argparse 同样也是用于解析命令行参数的模块。首先，由程序确定所需的参数，然后， argparse 将这些参数解析为 sys.argv。此外，argparse 会生成帮助和使用信息提示，并在提供无效参数时发出错误。
为了介绍此模块，编写 script_3.py，如下所示：
 

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.parse_args()

不带参数运行此脚本不会向 stdout 显示任何内容。但是，如果使用 --help 或 -h 选项，将得到脚本的使用信息提示：

usage: scripy_3.py [-h]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit

 指定其他参数会导致错误，例如使用如下命令：

scripy_3.py -i

则会报导致错误：

usage: scripy_3.py [-h]
argparse_minimal.py: error: unrecognized arguments: -i

 由于未定义参数，因此不允许其他参数，接下来就添加一个参数，编写 script_4.py 脚本：

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("first_argument", help="this is the string text in connection with first_argument")
args = parser.parse_args()
print(args.first_argument)

这里添加了 add_argument() 方法。此方法用于指定程序将接受哪些命令行选项，此处添加了 first_argument 参数。此外， argparse 模块存储所有参数，将其名称与每个添加参数的名称相匹配——在此处为 first_argument 。为了获得参数值，需要使用 args.first_argument。
如果此脚本以下示方法执行，则输出为 10：

python scripy_4.py 10

但如果脚本在没有参数的情况下执行，则将输出以下信息：

usage: scripy_4.py [-h] first_argument
scripy_4.py: error: the following arguments are required: first_argument

最后，如果我们使用 -h 选项执行脚本，输出将如下所示：

usage: scripy_4.py [-h] first_argument

positional arguments:
  first_argument  this is the string text in connection with first_argument

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

默认情况下，argparse 将提供的选项视为字符串。因此，如果参数不是字符串，则应使用 type 选项。使用 script_5.py 脚本，其中添加了两个参数，这两个参数是 int 类型：

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("first_number", help="first number to be added", type=int)
parser.add_argument("second_number", help="second number to be added", type=int)
args = parser.parse_args()
print("args: '{}'".format(args))
print("the sum is: '{}'".format(args.first_number + args.second_number))
args_dict = vars(parser.parse_args())
print("args_dict dictionary: '{}'".format(args_dict))
print("first argument from the dictionary: '{}'".format(args_dict["first_number"]))

在前面的示例中，通过调用 vars() 函数将参数存储在字典中：

args_dict = vars(parser.parse_args())
print("args_dict dictionary: '{}'".format(args_dict))
print("first argument from the dictionary: '{}'".format(args_dict["first_number"]))

 如果不带参数执行脚本：

python script_5.py

则输出如下：

usage: scripy_5.py [-h] first_number second_number
scripy_5.py: error: the following arguments are required: first_number, second_number

此外，如果我们使用 -h 选项执行脚本：

python script_5.py --help

输出将如下所示：

usage: scripy_1.py [-h] first_number second_number

positional arguments:
  first_number   first number to be added
  second_number  second number to be added

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

如果此脚本以如下方式执行：

python script_5.py 123 456

则输出如下：

args: 'Namespace(first_number=123, second_number=456)'
the sum is: '579'
args_dict dictionary: '{'first_number': 123, 'second_number': 456}'
first argument from the dictionary: '123'

3.2 argparse 简单示例

我们先来看一个简单示例。主要有三个步骤：

• 创建 ArgumentParser() 对象
• 调用 add_argument() 方法添加参数
• 使用 parse_args() 解析添加的参数

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('integer', type=int, help='display an integer')
args = parser.parse_args()

print args.integer

将上面的代码保存为文件 argparse_usage.py，在终端运行，结果如下：

$ python argparse_usage.py
usage: argparse_usage.py [-h] integer
argparse_usage.py: error: too few arguments

$ python argparse_usage.py abcd
usage: argparse_usage.py [-h] integer
argparse_usage.py: error: argument integer: invalid int value: 'abcd'

$ python argparse_usage.py -h
usage: argparse_usage.py [-h] integer

positional arguments:
  integer     display an integer

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

$ python argparse_usage.py 10
10

3.2.1 定位参数

上面的示例，其实就展示了定位参数的使用，我们再来看一个例子 - 计算一个数的平方：

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("square", help="display a square of a given number", type=int)
args = parser.parse_args()
print args.square**2

将上面的代码保存为文件 argparse_usage.py，在终端运行，结果如下：

$ python argparse_usage.py 9
81

3.2.2. 可选参数

现在看下可选参数的用法，所谓可选参数，也就是命令行参数是可选的，废话少说，看下面例子：

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument("--square", help="display a square of a given number", type=int)
parser.add_argument("--cubic", help="display a cubic of a given number", type=int)

args = parser.parse_args()

if args.square:
    print args.square**2

if args.cubic:
    print args.cubic**3

将上面的代码保存为文件 argparse_usage.py，在终端运行，结果如下：

$ python argparse_usage.py --h
usage: argparse_usage.py [-h] [--square SQUARE] [--cubic CUBIC]

optional arguments:
  -h, --help       show this help message and exit
  --square SQUARE  display a square of a given number
  --cubic CUBIC    display a cubic of a given number

$ python argparse_usage.py --square 8
64

$ python argparse_usage.py --cubic 8
512

$ python argparse_usage.py 8
usage: argparse_usage.py [-h] [--square SQUARE] [--cubic CUBIC]
argparse_usage.py: error: unrecognized arguments: 8

$ python argparse_usage.py  # 没有输出

3.2.3 混合使用

定位参数和选项参数可以混合使用，看下面一个例子，给一个整数序列，输出它们的和或最大值（默认）：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
                   help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
                   const=sum, default=max,
                   help='sum the integers (default: find the max)')

args = parser.parse_args()
print args.accumulate(args.integers)

总结

当然，Python 也有第三方的库可用于命令行解析，而且功能也更加强大，比如 docopt,Click。在这里不做总结，以上足以满足绝大数场合的需要。

Python命令行参数解析包argparse的使用详解_python_脚本之家 (jb51.net) - > 全面讲解，值得细看！！！！