作者：李晓辉

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前面我们学习了如何查找 Python 标准库，知道遇到不熟悉的功能时，可以使用 dir()、help() 和官方文档寻找答案。

这一篇，我们就来认识一个在 Python 程序中非常常见的标准库模块：sys。

如果你经常使用 Linux 命令行，应该对下面这样的操作并不陌生：

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df -h
free -h
ps aux

这些命令可以接收参数，并根据参数执行不同的操作。

那么，我们能不能用 Python 编写类似的脚本呢？

例如，希望编写一个磁盘检查脚本，让用户可以通过命令行指定检查路径：

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python3 disk_check.py /
python3 disk_check.py /var
python3 disk_check.py /home

当然可以！而 sys 模块就能帮助我们获取命令行参数、了解 Python 解释器的运行环境，以及控制程序的退出行为。

sys 是 Python 标准库中的一个模块，主要用于访问与 Python 解释器相关的信息和功能。它不需要单独安装，通常只需要导入即可使用：

1	import sys

接下来，我们结合实际示例，逐步认识 sys 模块中几个常用的属性和功能。

使用 sys.argv 获取命令行参数

先来看一个问题。

假设我们编写了一个 Python 脚本，用于检查服务器磁盘使用情况。现在希望用户能够指定检查哪个目录，而不是每次都修改代码中的路径。

应该怎么做？

这时就可以使用 sys.argv。

sys.argv 是一个列表，用于保存启动 Python 脚本时传入的命令行参数。

例如，创建一个名为 args_demo.py 的文件：

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import sys

print(sys.argv)

在终端中执行：

1	python3 args_demo.py hello 123

输出：

1	['args_demo.py', 'hello', '123']

看到这里，可能有人会问：明明只传入了 hello 和 123 两个参数，为什么结果中还有一个 args_demo.py？

原因很简单：sys.argv[0] 通常表示脚本名称或启动脚本时使用的路径，真正传入的命令行参数从 sys.argv[1] 开始。

可以通过下面的代码进一步观察：

import sys

print(f"脚本名称：{sys.argv[0]}")
print(f"第一个参数：{sys.argv[1]}")
print(f"第二个参数：{sys.argv[2]}")

执行：

1	python3 args_demo.py hello 123

输出：

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脚本名称：args_demo.py
第一个参数：hello
第二个参数：123

注意，sys.argv 中的参数都是字符串。如果传入的是数字 123，获取到的依然是字符串 "123"。需要进行数学运算时，必须根据需要转换为 int 或 float。

还需要注意，如果没有传入足够的参数，就直接访问不存在的列表下标，程序可能会抛出 IndexError 异常。因此，在实际编程中，不能假设用户一定会传入正确的参数。

实战：让磁盘检查脚本接收参数

回到前面的 Linux 运维场景。

我们希望编写一个磁盘检查脚本，默认检查根目录 /，也允许用户指定其他路径。

创建 disk_check.py：

import sys
import shutil

# 如果用户没有传入路径，就默认检查根目录
if len(sys.argv) > 1:
    path = sys.argv[1]
else:
    path = "/"

try:
    usage = shutil.disk_usage(path)
except OSError as e:
    print(f"无法检查路径 {path}：{e}")
    sys.exit(1)

percent = usage.used / usage.total * 100

print(f"检查路径：{path}")
print(f"磁盘总容量：{usage.total / 1024**3:.2f} GiB")
print(f"磁盘已使用：{usage.used / 1024**3:.2f} GiB")
print(f"磁盘剩余空间：{usage.free / 1024**3:.2f} GiB")
print(f"磁盘使用率：{percent:.2f}%")

if percent > 80:
    print("警告：磁盘使用率超过 80%！")

输出

检查路径：/
磁盘总容量：200.00 GiB
磁盘已使用：65.56 GiB
磁盘剩余空间：134.44 GiB
磁盘使用率：32.78%

运行时，可以不指定路径：

1	python3 disk_check.py

此时脚本会检查根目录 /。

也可以指定目录：

1	python3 disk_check.py /var

或者：

1	python3 disk_check.py /home

这样，同一份代码就能检查不同路径，不需要每次修改脚本。

这里有一个细节值得注意：shutil.disk_usage() 查询的是指定路径所在文件系统的空间信息。如果 /var 与 / 位于同一个文件系统，查询结果可能相同；如果 /var 是独立挂载点，结果则可能不同。

此外，sys.argv 适合简单的命令行参数处理。如果脚本需要支持 --path、--threshold、--help 等选项，后续可以学习 argparse 模块，它更适合构建规范的命令行工具。

使用 sys.path 查看模块搜索路径

接下来，我们来看另一个常见问题。

为什么有些 Python 模块可以直接导入，而另一些模块却会报错：

1	ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'

原因之一，是 Python 解释器没有在模块搜索路径中找到目标模块。

而 sys.path 就是一个与模块查找有关的重要属性。

当我们执行：

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import sys

print(sys.path)

Python 会输出一个列表，其中包含解释器查找模块时使用的路径。

不同的操作系统、Python 版本、虚拟环境和启动方式，都可能影响这个列表的内容。

例如，输出可能类似于：

[
    '/home/user/python-demo',
    '/usr/lib/python312.zip',
    '/usr/lib/python3.12',
    '/usr/lib/python3.12/lib-dynload',
    '/home/user/.local/lib/python3.12/site-packages'
]

以上仅为示例，实际路径以当前 Python 环境为准。

我们可以把 sys.path 理解为 Python 查找模块时会参考的路径列表。当执行 import 时，Python 会根据模块的导入规则，在相关位置查找模块。

例如，当前目录下有两个文件：

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python-demo/
├── main.py
└── tools.py

tools.py 的内容如下：

1 2	def hello(): print("Hello, Python!")

main.py 的内容如下：

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import tools

tools.hello()

在合适的启动方式下，如果当前项目目录位于模块搜索路径中，执行：

1	python3 main.py

就会输出：

1	Hello, Python!

但是，如果模块不在可搜索的位置，就可能出现 ModuleNotFoundError。

这时可以先查看搜索路径：

import sys

for path in sys.path:
    print(path)

逐行输出后，更容易看清楚 Python 当前会搜索哪些位置。

sys.path 能不能手动修改？

可以。sys.path 是一个列表，在当前 Python 进程中可以进行修改。

例如：

import sys

sys.path.append("/opt/my-python-modules")

print(sys.path)

这样就把 /opt/my-python-modules 添加到了当前进程的模块搜索路径列表中。

不过，需要注意：修改 sys.path 只影响当前 Python 进程，不会自动修改系统的全局 Python 配置，也不会自动安装模块。

如果模块依赖没有安装，或者模块内部还需要其他依赖，单纯添加路径并不能解决所有问题。

对于日常项目开发，通常更推荐使用合理的项目目录结构、虚拟环境和规范的安装方式，而不是到处手动修改搜索路径。

使用 sys.version 查看 Python 版本

在 Linux 运维工作中，不同服务器可能安装了不同版本的 Python。

例如，一台服务器使用 Python 3.11，另一台服务器使用 Python 3.12。如果脚本依赖某个较新版本才支持的功能，就可能在部分服务器上运行失败。

这时可以使用 sys.version 查看当前解释器的版本信息。

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import sys

print(sys.version)

输出可能类似于：

1	3.12.3 (main, Apr 9 2024, 08:12:10) [GCC 13.2.0]

这里的版本信息仅为示例，实际输出会因 Python 版本、构建方式和系统环境而不同。

通常可以从中看到：

Python 解释器的版本号。
Python 的构建信息。
部分编译环境信息。

如果只想获取结构化的版本号，还可以使用 sys.version_info：

import sys

print(sys.version_info)
print(sys.version_info.major)
print(sys.version_info.minor)
print(sys.version_info.micro)

输出示例：

sys.version_info(major=3, minor=12, micro=3, releaselevel='final', serial=0)
3
12
3

与 sys.version 相比，sys.version_info 更适合在程序中进行版本判断。

例如，某个脚本要求 Python 3.10 或更高版本，可以这样检查：

import sys

if sys.version_info < (3, 10):
    print("当前 Python 版本过低，请升级到 Python 3.10 或更高版本。")
    sys.exit(1)

print("Python 版本符合要求，可以继续运行。")

这里的 (3, 10) 表示最低要求为 Python 3.10。使用 sys.version_info 进行比较，比直接对版本字符串进行比较更加可靠。

使用 sys.exit() 退出程序

编写运维脚本时，程序不仅要能够输出信息，还应该告诉调用者执行是否成功。

例如，在 Shell 中执行：

1 2	python3 disk_check.py / echo $?

第二条命令会显示上一条命令的退出状态码。

通常情况下：

0 表示程序正常完成。
非 0 值通常表示程序执行失败，或出现了某种需要调用者关注的情况。

Python 可以使用 sys.exit() 退出程序，并向操作系统返回退出状态。

例如：

import sys

print("开始执行检查任务")

sys.exit(0)

print("这行代码不会执行")

运行后：

开始执行检查任务

因为程序已经退出，后面的 print() 不会执行。

如果需要表示执行失败，可以使用非零状态码：

import sys

print("配置文件不存在")
sys.exit(1)

在 Linux 终端中执行：

1 2	python3 check_config.py echo $?

输出示例：

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2

配置文件不存在
1

这里的 1 是我们主动设置的退出状态码，表示发生了错误。

在前面的磁盘检查示例中，如果指定路径不存在或无法访问，我们就可以使用 sys.exit(1) 结束程序，让调用者知道检查没有正常完成。

还需要注意，sys.exit() 实际上会引发 SystemExit 异常。正常情况下，如果没有被捕获，解释器会结束程序；但如果代码捕获了该异常，或者在特殊运行环境中执行，行为可能有所不同。

在 Shell 脚本、定时任务和自动化平台中，合理使用退出状态码非常重要，因为调用者可以根据退出码决定后续操作。

使用 sys.stdout 理解标准输出

前面我们已经使用过很多次 print()，例如：

1	print("磁盘检查完成")

默认情况下，print() 会将内容输出到标准输出，也就是 sys.stdout。

sys.stdout 是一个与标准输出流关联的对象。我们可以直接使用它输出内容：

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import sys

sys.stdout.write("磁盘检查完成\n")

输出：

磁盘检查完成

这里需要注意，sys.stdout.write() 与 print() 有一个常见区别：

print() 默认会在输出末尾添加换行符。
sys.stdout.write() 不会自动添加换行符，需要时应自行写入 \n。

例如：

import sys

sys.stdout.write("Hello ")
sys.stdout.write("Python\n")

输出：

1	Hello Python

两次调用的内容连接在一起，是因为第一次调用没有写入换行符。

将程序输出重定向到文件

在 Linux 中，我们经常使用 > 将命令输出保存到文件：

1	python3 disk_check.py / > disk_report.txt

这种方式会把标准输出重定向到文件中。

在 Python 程序内部，也可以临时将 sys.stdout 指向文件对象。不过，这种做法需要注意关闭文件以及恢复原来的标准输出，因此初学者通常优先使用 Shell 重定向，或者在 Python 中使用 with open(...) 配合文件写入。

例如：

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with open("report.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write("磁盘检查完成\n")
    file.write("检查结果：正常\n")

这段代码将内容写入 report.txt，并在退出 with 代码块时自动关闭文件。

因此，虽然 sys.stdout 可以帮助我们理解 Python 的标准输出机制，但在实际项目中，应该根据需求选择合适的输出方式。

如果需要将正常信息和错误信息分开处理，还可以进一步了解 sys.stderr。它通常用于输出错误或诊断信息，在 Linux 中可以通过 2> 单独重定向。

使用 dir() 和 help() 探索 sys 模块

前面我们学习过 dir() 和 help()。这两个工具同样可以用于探索 sys 模块。

例如，先导入模块：

1	import sys

查看模块中有哪些名称：

1	print(dir(sys))

返回结果会包含许多属性和函数，例如：

1 2	['argv', 'exit', 'path', 'stderr', 'stdin', 'stdout', 'version', 'version_info', ...]

这里仅展示部分示例，实际结果会随 Python 版本和实现有所变化。

如果想进一步了解某个属性或函数，可以使用 help()：

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help(sys.argv)
help(sys.exit)
help(sys.version_info)

这样，即使遇到之前没有学习过的属性，也可以通过帮助信息了解其用途。

需要注意，dir(sys) 中的名称不一定全部是函数，也可能是属性、类型或其他对象。探索时应结合具体对象的帮助信息判断其用途。

通过这种方式，我们不仅能够学习 sys 模块，也能把之前学过的模块探索技巧应用到新的场景中。

常用 sys 属性与功能小结

为了方便查阅，我们把本篇涉及的内容整理如下。

属性或函数	主要用途	常见场景
`sys.argv`	获取命令行参数	指定检查路径、接收脚本参数
`sys.path`	查看模块搜索路径	排查模块导入失败
`sys.version`	获取解释器版本信息	查看 Python 版本及构建信息
`sys.version_info`	获取结构化版本信息	判断最低版本要求
`sys.exit()`	退出程序并设置退出状态	任务失败时返回非零状态码
`sys.stdout`	访问标准输出流	输出文本、理解输出重定向
`sys.stderr`	访问标准错误流	输出错误和诊断信息

需要注意，sys.stdout 和 sys.stderr 是流对象，不是函数。它们提供了与标准输出和标准错误相关的接口，因此在分类时应该与 sys.exit() 这样的函数区分开来。

学习时不需要一次性记住所有内容。先掌握命令行参数、解释器版本和退出状态码这几个常见用法，就足以应对不少简单的 Python 自动化任务。

写在最后

本篇我们认识了 Python 标准库中的 sys 模块，学习了如何获取命令行参数、查看模块搜索路径、判断解释器版本，以及控制程序的退出状态和输出内容。

对于 Linux 运维工程师来说，这些功能尤其适合用来编写可配置、可自动化、便于集成到 Shell 脚本和定时任务中的 Python 工具。

下一篇，我们将继续探索 Python 标准库中的数字与数学相关功能，了解如何进行数值计算、处理常见数学问题，以及在实际编程中选择合适的数学工具。