学习笔记 | 学会传参，事倍功半

前言

作为气象领域的Python学习者，我们经常需要处理不同的数据或调整脚本参数。如果每次修改参数都要打开代码文件，既麻烦又容易出错。

特别是在做项目的时候处理大批时间序列数据，每次使用都要改一次输入时间，非常浪费时间

那么怎么提高我们的代码复用率呢？

通过命令行传参，我们可以直接在运行脚本时输入参数，让代码更灵活、更通用！

下面介绍Python传参的两种方式：初级版（sys.argv）和进阶版（argparse）。

初级传参：sys.argv 的魔法

为什么用它？

sys.argv 可以让我们直接通过命令行输入参数，无需修改代码内部就能适应不同的场景，比如切换气象数据文件路径、调整计算参数等。

基本用法

• sys.argv 是一个列表，存储了所有命令行参数。
• 第一个元素（sys.argv[0]）是脚本本身的名称，后续元素才是用户输入的参数。
• 参数的默认类型是字符串，需要数字时需手动转换（比如用int()）。

# 案例：script.py
import sys

# 运行命令: python script.py 温度 30
print("脚本名:", sys.argv[0])   # 输出 script.py
print("参数类型:", sys.argv[1]) # 输出 "温度"
print("参数值:", int(sys.argv[2]))  # 输出整数 30

!python script.py 温度 30

脚本名: script.py

参数类型: 温度

参数值: 30

注意： 假设定义变量为 脚本名, 功能描述, 参数值 = sys.argv，运行时需要输入两个参数（例如 python script.py 降雨量 50），否则会报错

进阶传参：argparse 的优雅之道

为什么升级？

• 当参数较多或需要更复杂的功能时（比如参数类型检查、默认值、帮助文档），sys.argv 就显得笨拙。argparse 模块提供了更强大的解析功能

三步上手

1. 创建解析器：定义程序功能。
2. 添加参数：设置每个参数的名字、类型、描述。
3. 解析参数：自动处理用户输入并生成对象。

# 案例：weather_tool.py
import argparse

# 创建解析器
parser = argparse.ArgumentParser(description="气象数据分析工具")

# 添加参数
parser.add_argument("--file", type=str, required=True, help="输入数据文件路径")
parser.add_argument("--days", type=int, default=7, help="分析天数（默认7天）")

# 解析参数
args = parser.parse_args()

print("开始处理文件:", args.file)
print("分析天数:", args.days)

!python weather_tool.py --file data.csv --days 5

开始处理文件: data.csv

分析天数: 5

功能说明：

• --file：输入文件路径（必填项，required=True）。
• --days：数值自动转成整数，不填时默认用7天。

总结

• sys.argv 适合简单场景：少量参数的快速读取
• argparse 适用复杂需求：参数多、类型检查、生成帮助文档（python script.py -h）时更高效。

通过传参功能，我们能将代码和数据分离，提升脚本的通用性和复用性。试试用这两种方法改造你的气象分析脚本吧！🌦️

相信看完这个，你的搬砖能力又level up了