不管是哪一种编程语言，它们有一个共同点就是：都有创建脚本并从终端运行它们或被其他程序调用的功能，在运行此类脚本时，我们经常需要传递脚本所需的参数，以便在脚本内执行各种功能，那你知道Python解析参数的方法有哪些？需要了解的小伙伴可以看看下面这篇文章。
一、Python解析参数的三种方法有哪些？
使用Python要解析参数的时候，存在着三种不同的解析方式，第一种是使用一个Python中流行的模块为：agrparse,在Python中是专门一个用来对命令行解析的模块；第二种方法是通过对json文件进行读取，就是在使用的时候，在json文件中放置有超参数；最后一种方式是使用yaml文件。具体的使用如下：
二、Python解析参数的三种方法
1、使用agrparse模块
使用这个模块之前，我们需要创建一个文件为train.py，如何在这个文件中可以对数据进行导入、以及在训练数据上训练模型并在测试集上对其进行评估的基本程序，并且在对代码编辑的时候，需要导入包含在 options.py 文件中的 train_options 函数。后一个文件是一个 Python 文件，我们可以从中更改 train.py 中考虑的超参数，代码如下：
import argparse
def train_options():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--normalize", default=True, type=bool, help='maximum depth')
parser.add_argument("--n_estimators", default=100, type=int, help='number of estimators')
parser.add_argument("--max_features", default=6, type=int, help='maximum of features',)
parser.add_argument("--max_depth", default=5, type=int,help='maximum depth')
opt = parser.parse_args()
return opt2、使用json文件
可以使用和前面一样的操作，就可以使文件的结构继续保持类似的。首先将使用到的options.py 替换成为一个JSON文件先，用另外一种方式就是说在一个JSON文件中指定一个超参数的值并且将它们传递给之前的train.py文件。和argparse模块相比较的话，使用JSON文件可以是一种快速且直观的替代方案，它利用键值对来存储数据。下面我们创建一个options.json文件，其中包含我们稍后需要传递给其他代码的数据。代码如下：
{
"normalize":true,
"n_estimators":200,
"max_features":8,
"max_depth":6
}通过代码可以看到，它的格式是和字典非常相似的。
3、使用YAML文件
这是最后一种解析的方式使用的是yaml,使用它来操作其实和json文件差不多，使用之前我们先要将Python代码中的yaml进行转换，转换成一个字典如然后对数据进行读取，这样就可以去访问超参数的值。因为YAML 文件使用的是一种可以直接读取的数据语言，所与在结构上使用的是两个空格字符表示。
以上就是关于Python解析参数的方法有哪些？Python解析参数的三种方法分别是什么？的全部内容了，希望通过对这篇文章的学习，大家能掌握到更多的Python解析参数的知识。
