跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用

大家好！我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。在学习Python数据处理的过程中，我发现其中有很多有趣又实用的知识，所以迫不及待地想和大家分享。接下来，咱们就一起深入学习相关的知识点。

一、Python命令行参数解析

在Python编程里，有时候我们希望通过命令行给脚本传递额外信息，让脚本根据这些信息执行不同任务。比如有个数据处理脚本，想让它在开发环境和生产环境执行不同操作，或者处理不同来源的数据，这就需要解析命令行参数。

Python的sys模块能帮我们完成这个任务。sys.argv是一个包含命令行参数的列表，其中sys.argv[0]永远是脚本名称，从sys.argv[1]开始才是我们传递的额外参数。下面看个简单代码示例：

import sys


def print_info():
    if len(sys.argv) > 1:
        param = sys.argv[1]
        print(f"接收到的参数是: {param}")
    else:
        print("没有接收到额外参数")


if __name__ == '__main__':
    print_info()

把这段代码保存成test.py文件，在命令行运行时，如果输入python test.py hello，就能看到输出接收到的参数是: hello；要是直接运行python test.py，输出就是没有接收到额外参数。

如果想传递多个参数，可以按顺序依次写在命令行。不过要注意，在脚本里得判断参数个数是否足够，再进行后续解析。比如下面这个改进后的代码：

import sys


def print_info():
    if len(sys.argv) > 2:
        param1 = sys.argv[1]
        param2 = sys.argv[2]
        print(f"接收到的参数1是: {param1}，参数2是: {param2}")
    elif len(sys.argv) == 2:
        param = sys.argv[1]
        print(f"接收到的参数是: {param}")
    else:
        print("没有接收到额外参数")


if __name__ == '__main__':
    print_info()

运行python test.py one two，会输出接收到的参数1是: one，参数2是: two。

二、数据处理中的云服务

（一）云服务简介

“云”通常指资源共享池，像服务器资源池。现在有很多公司提供云服务，亚马逊网络服务（AWS）就是很有名的一家。当数据量太大，在自己电脑上处理不了，或者程序运行时间太长时，云服务就是很好的选择。把自动化任务放在云上，就不用担心电脑关机脚本会中断。

AWS有不少服务，在数据处理方面，简单存储服务（S3）能用来备份数据文件，比如JSON、XML文件；弹性计算（EC2）是按需分配的服务器，可以在上面运行脚本；弹性MapReduce（EMR）能通过托管的Hadoop框架实现分布式数据处理。除了AWS，还有IBM的Bluemix、沃特森开发者云，以及DigitalOcean、Rackspace这些提供廉价云资源的平台。

（二）使用Git部署Python脚本到云服务器

要让Python脚本在云服务器上运行，得先把代码部署上去，这里推荐使用Git。Git不仅能实现版本控制，方便团队协作，还能用于部署代码。

版本控制的好处很多。团队成员可以在同一个代码仓库并行工作，通过创建不同分支，各自开发新功能，完成后再合并回主干，这样不会影响核心功能，还能保证大家用的都是最新代码。

下面是用Git部署Python脚本的步骤：

1. 安装Git：可以从官网（https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git）下载安装包进行安装。
2. 初始化Git仓库：在项目代码文件夹下打开命令行，运行git init .，这会把当前目录初始化为Git仓库的根目录。
3. 添加文件到仓库：假设项目里有个data_process.py文件，运行git add data_process.py就能把它添加到仓库。注意，不要添加配置文件这类敏感信息。
4. 提交更改：运行git commit -a，提交时会提示输入提交信息，要写清楚这次做了哪些改动，方便后续查找和团队协作。
5. 创建.gitignore文件：在这个文件里列出不想让Git推送或拉取的文件模式，比如Python编译后的.pyc文件、日志文件.log等。常见的Python项目.gitignore文件内容可以是这样：

*.pyc
*.log
data/*.csv

这表示忽略所有.pyc文件、.log文件，以及data文件夹下的所有.csv文件。

6. 选择代码托管平台并设置远程端点：像GitHub提供免费公开仓库，Bitbucket有免费私有仓库。创建好仓库后，设置远程端点。如果是通过ssh访问的目录，可以运行类似git remote add deploy ssh://user@服务器地址/home/user/项目目录的命令。

三、总结

在这篇博客里，我们学习了Python命令行参数解析，用sys模块获取和处理命令行传递的参数，让脚本更灵活。还了解了云服务在数据处理中的应用，以及怎么用Git把Python脚本部署到云服务器上。这些知识在实际的数据处理项目里非常重要，能提高开发效率，实现更强大的功能。

写作不易，如果这篇博客对你有帮助，希望大家能关注我的博客，点赞、评论支持一下。后续我还会分享更多Python数据处理的知识，咱们一起进步！