[DAY 5] Parser
상태를 저장하거나 상태를 입력하는 방법
- configparser - 파일에 저장
- argparser - 실행시점에 가져옴
configparser
- 프로그램의 실행 설정을 file에 저장함
- Section, Key, Value 값의 형태로 설정된 설정 파일을 사용
설정파일을 Dict Type으로 (관리) 호출후 사용
config file
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""" [SectionOne] // section- 대괄호 Status: Single Name: Derek Value: Yes Age: 30 Single: True // 속성 - key:value [SectionTwo] FavoriteColor = Green [SectionThree] FamilyName: Johnson """configparser file
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import configparser config = configparser.ConfigParser() config.sections() config.read('example.cfg') config.sections() for key in config['SectionOne']: print(key) config['SectionOne']["status"] """ 'example.cfg' [SectionOne] Status: Single Name: Derek Value: Yes Age: 30 Single: True [SectionTwo] FavoriteColor = Green [SectionThree] FamilyName: Johnson """
argparser
- 콘솔창에서 실행할 때, 세팅 정보를 전달
- Console 창에서 프로그램 실행시 Setting 정보를 저장함
- 거의 모든 Console 기반 Python 프로그램 기본으로 제공
- 특수 모듈도 많이 존재하지만(TF), 일반적으로 argparse를 사용
- Command-Line Option 이라고 부름
- 커맨드라인 옵션이라고도 함
- arg 가이드라인을 제공할 수 있음
- usage처럼 사용할 수 있음-?
- 타입과 같은 것을 검증 가능
arg 미리 넣어둬서 사용자가 실험해볼 수 있도록 만들어둠
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import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Sum two integers.') # 짧은 이름, 긴 이름, 표시 명, help 설명, argument type parser.add_argument('-a', "--a_value", dest=”A_value", help="A integers", type=int) parser.add_argument('-b', "--b_value", dest=”B_value", help="B integers", type=int) args = parser.parse_args() print(args) print(args.a) print(args.b) print(args.a + args.b)
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def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N', help='input batch size for training (default: 64)') parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N', help='input batch size for testing (default: 1000)') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, metavar='N', help='number of epochs to train (default: 10)') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, metavar='LR', help='learning rate (default: 0.01)') parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5, metavar='M', help='SGD momentum (default: 0.5)') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='disables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)’) parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False, help='For Saving the current Model') args = parser.parse_args() if __name__ == '__main__': main()