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python - 如何创建一个像 argparse.ArgumentParser 一样工作的“容器”？

问题描述

在编写代码时，我们大多数人都会使用如下 Python 模块argparse：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='descript')
parser.add_argument('integers', type=int, help='a number')

opt = parser.parse_args()

train(opt)

然后我们可以将 传递opt给下一个函数。并且该函数可以通过opt.integers.

在.ipynb文件中进行测试时，导入argparse和使用add_argument过于复杂。我想知道是否有这样的容器，如下所示：

opt = SpecificContainer()

opt.length = 10
opt.dim = 3
opt.batch = 8

train(opt)

也就是说，我得到了opt变量。我可以opt.val1 = 10用来设置值。我可以将opt变量传递给其他函数。

标签： pythonclass

解决方案

更好的方法是不要将所有代码与argparse依赖项耦合。argparse相反，让您的函数接受一个定义明确的单个参数列表，并在您解析命令行时从结果中挑选它们。

def train(length: int, dim: int, batch: int):
    ...


opt = parser.parse_args()

train(opt.length, opt.dim, opt.batch)

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