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如何在Linux中给Python脚本传参？

admin
Linux
2025-06-30
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在Linux中，Python脚本可通过命令行传递参数，使用 sys.argv获取基础参数列表，或通过 argparse模块创建高级命令行接口，支持参数解析、类型验证和帮助文档生成。

在Linux环境下，Python脚本的参数传递是自动化任务和脚本开发的核心技能，以下是五种专业、高效且符合生产标准的传参方法,结合最佳实践和安全性建议：

命令行参数（`sys.argv`）

适用场景：快速获取简单参数
原理：通过sys模块读取终端输入的参数列表

import sys
if len(sys.argv) > 1:
    print("参数1:", sys.argv[1])  # 索引0是脚本名
else:
    print("未传递参数")

执行命令：

python3 script.py value1

注意：

需手动验证参数数量（len(sys.argv)）
无类型校验，复杂场景不推荐

`argparse`模块（官方推荐）

适用场景：复杂参数、类型校验、帮助文档生成
优势：自动生成--help文档，支持类型/范围检查

如何在Linux中给Python脚本传参？第1张

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='处理用户数据')
parser.add_argument('--user', type=str, required=True, help='用户名')
parser.add_argument('--age', type=int, default=20, help='年龄（默认20）')
parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='启用详细输出')
args = parser.parse_args()
print(f"用户: {args.user}, 年龄: {args.age}, 详细模式: {args.verbose}")

执行命令：

python3 script.py --user Alice --age 25 --verbose

环境变量传参（`os.environ`）

适用场景：敏感信息（如API密钥）、容器化部署
原理：从系统环境变量读取参数

import os
api_key = os.environ.get('API_KEY')
if not api_key:
    raise ValueError("未设置API_KEY环境变量")
print("API密钥:", api_key)

配置环境变量：

export API_KEY="your-secret-key"  # 临时生效
python3 script.py
# 永久生效：写入~/.bashrc或/etc/environment

配置文件传参（JSON/YAML）

适用场景：多参数、跨环境配置
示例（JSON）：

import json
with open('config.json') as f:
    config = json.load(f)
    print("数据库地址:", config['db_host'])

配置文件config.json：

{
    "db_host": "192.168.1.100",
    "db_port": 5432,
    "debug_mode": true
}

管道传参（`sys.stdin`）

适用场景：脚本间数据流传递
原理：通过接收前序命令的输出

import sys
data = sys.stdin.read().strip()  # 读取管道数据
print("接收到的数据:", data)

执行命令：

echo "Hello from Pipe" | python3 script.py

安全与最佳实践

敏感数据保护：
- 永远不在命令行直接传递密码（会被ps命令捕获）
- 使用环境变量或加密配置文件（如Vault）
参数校验：
- 用argparse限制类型/范围（如type=int, choices=[1,2,3]）
- 对文件路径用os.path.exists()验证
容器化支持：
环境变量是Docker/K8s的最佳传参方式
错误处理：
- 捕获argparse.ArgumentError
- 为必需参数设置required=True

方法对比

方法	适用场景	安全性
`sys.argv`	简单临时任务	低
`argparse`	生产环境复杂参数	高
环境变量	敏感信息/容器化	极高
配置文件	多环境部署	中
管道	脚本流水线	中