vscode에서 argparse로 터미널에서 argument를 받는 python 파일을 디버깅하는 방법

VS Code에서 argparse 라이브러리를 사용하여 터미널에서 인자(argument)를 받는 Python 파일을 디버깅하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 먼저 VS Code에서 작업 중인 프로젝트 폴더를 엽니다.

2. 터미널을 열기 위해 Ctrl + (또는 View 메뉴에서 Terminal을 선택합니다.

3. 터미널이 열리면 프로젝트 폴더로 이동합니다. 이를 위해 cd 명령어를 사용합니다. 예를 들어, cd /path/to/project와 같이 입력합니다.

4. 디버깅을 위해 python 명령어를 사용하여 파이썬 파일을 실행합니다. 실행할 파일에는 argparse를 사용하여 명령행 인자를 처리하는 로직이 있어야 합니다.

   예를 들어, 다음과 같이 argparse를 사용하여 name 인자를 받는 간단한 Python 파일 hello.py가 있다고 가정해 봅시다:

   import argparse
   
   parser = argparse.ArgumentParser()
   parser.add_argument("--name", help="Enter your name")
   args = parser.parse_args()
   
   print("Hello,", args.name)

   위 파일을 실행하기 위해 터미널에서 다음 명령어를 입력합니다:

   python hello.py --name John

   이 경우, --name 옵션으로 "John" 값을 전달하고 있습니다.

5. VS Code에서 디버깅을 시작하기 위해 디버그 탭에서 "create a launch.json file"을 클릭하여 디버그 구성 파일을 생성합니다.

6. 생성된 launch.json 파일을 열고, "configurations" 항목 아래에 다음 구성을 추가합니다:

   {
       "name": "Python: Debug argparse",
       "type": "python",
       "request": "launch",
       "program": "${workspaceFolder}/hello.py",
       "args": ["--name", "John"],
       "console": "integratedTerminal"
   }

   위 구성에서 "program" 값은 실행할 Python 파일의 경로입니다. "args" 항목은 명령행 인자를 전달하는 역할을 합니다. 위의 예시에서는 --name 인자를 "John" 값과 함께 전달하도록 설정되어 있습니다.

7. launch.json 파일을 저장한 후, 디버깅을 시작합니다. 디버깅 탭에서 "Python: Debug argparse"를 선택하거나, 키보드 단축키 F5를 눌러 디버깅을 시작합니다.

8. VS Code는 hello.py 파일을 디버깅 모드로 실행하며, args 변수에 명령행 인자가 올바르게 전달되었는지 확인할 수 있습니다.

위 단계를 따라하면 VS Code에서 argparse 라이브러리를 사용하여 터미널에서 인자를 받는 Python 파일을 디버깅할 수 있습니다. launch.json 파일에서 "args" 항목을 사용하여 명령행 인자를 설정하고, 디버깅 구성을 시작하여 인자가 올바르게 전달되었는지 확인할 수 있습니다.

{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Debug argparse",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/predict.py",
            "args": ["--model_path", "model/kr_aes/best.th", "--vocab_path", "model/kr_aes/vocabulary", "--input_file", "data/kr/toy_txt.txt", "--output_file", "data/kr/output/aes_toy_pred_txt.txt", "--transformer_model", "monologg/kobert"],
            "console": "integratedTerminal",
            "justMyCode": true
        }
    ]
}