作为 Python 的初学者，最不缺见的就是命令行工具 python 的执行命令了，每每遇到就可能去查资料帮助，同样，自己也会不时的需要某些执行命令来完成自己的需求，鉴于此我对 python 工具的执行命令做了汇总，方便小伙伴们使用。

其中会着重的介绍 python -m 相关的使用。

1. 下面就逐一展开

1.1. 运行脚本

python script.py

直接运行一个 Python 脚本。

1.2. 交互模式

python -i script.py

运行脚本后进入交互模式，方便调试和查看变量。

1.3. 执行单行代码

python -c "print('Hello, World!')"

直接在命令行中执行单行 Python 代码。

1.4. 查看 Python 版本

python -V

python --version

查看当前 Python 解释器的版本。

1.5. 查看帮助

python -h

python --help

查看 Python 命令行参数的帮助信息。

1.6. 优化模式

python -O script.py

启用基本优化模式，会忽略 assert 语句和 __debug__ 为 False 的代码块。

python -OO script.py

启用更高级的优化模式，除了 -O 的功能外，还会删除文档字符串。

1.7. 检查语法

python -m py_compile script.py

检查脚本的语法是否正确，但不执行。

1.8. 生成字节码

python -m compileall .

将当前目录下的所有 .py 文件编译为 .pyc 字节码文件。

1.9. 忽略环境变量

python -E script.py

忽略所有 PYTHON* 环境变量（如 PYTHONPATH）。

1.10. 禁止用户站点目录

python -s script.py

禁止自动导入用户站点目录中的模块。

1.11. UTF-8 模式

python -X utf8 script.py

强制使用 UTF-8 编码模式。

1.12. 打印 Python 路径

python -S script.py

打印 Python 的模块搜索路径。

1.13. 从标准输入读取

echo "print('Hello')" | python

从标准输入读取 Python 代码并执行。

1.14. 禁用缓存

python -B script.py

禁止生成 .pyc 缓存文件。

1.15. 警告控制

python -W ignore script.py

控制警告信息的显示，ignore 表示忽略所有警告。

1.16. 虚拟环境

python -m venv myenv

创建一个名为 myenv 的虚拟环境。

OK，以上是 Python 命令行工具的一些常用参数命令，适用于不同的场景和需求。

2. 接下来，着重的介绍 python -m 相关的使用

python -m 是 Python 命令行工具中非常强大的一个功能，它允许你将一个模块作为脚本运行。以下是 python -m 的详细用法和常见场景：

2.1. 基本用法

python -m module_name

• 这里的 module_name 是一个 Python 模块（可以是标准库模块或自定义模块）。
• Python 会查找该模块并执行它。

2.2. 常见场景

(1) 运行标准库模块

Python 标准库中的许多模块可以直接通过 python -m 运行。例如：

• 启动一个简单的 HTTP 服务器：

python -m http.server

默认监听端口为 8000，可以通过浏览器访问 http://localhost:8000。

• 运行单元测试：

python -m unittest discover

自动发现并运行当前目录下的所有测试用例。

• 格式化代码：

python -m black script.py

使用 black 模块格式化代码。

• 启动本地邮件服务器：

python -m smtpd -n -c DebuggingServer localhost:1025

用于调试邮件发送功能。

• 压缩文件：

python -m zipfile -c archive.zip file1 file2

使用 zipfile 模块创建压缩文件。

(2) 运行自定义模块

如果你有一个自定义模块（例如 mymodule.py），可以通过 python -m 运行它：

python -m mymodule

• 注意：模块名不需要加 .py 后缀。
• Python 会根据 sys.path 查找模块。

(3) 运行包中的模块

如果你的模块在一个包中（例如 mypackage/mymodule.py），可以这样运行：

python -m mypackage.mymodule

• 确保包的目录结构正确，并且包含 __init__.py 文件。

(4) 运行内置工具

Python 提供了一些内置工具，可以通过 python -m 使用：

• 查看模块文档：

python -m pydoc module_name

例如：python -m pydoc os 查看 os 模块的文档。

• 启动交互式帮助：

python -m pydoc -p 8080

启动一个本地文档服务器，访问 http://localhost:8080 查看文档。

• 性能分析：

python -m cProfile script.py

使用 cProfile 模块分析脚本性能。

• 调试模式：

python -m pdb script.py

使用 pdb 模块调试脚本。

(5) 运行第三方模块

许多第三方模块也可以通过 python -m 运行。例如：

• 安装 pip：

python -m ensurepip

确保 pip 已安装。

• 升级 pip：

python -m pip install --upgrade pip

• 运行 Jupyter Notebook：

python -m notebook

• 运行 Flask 应用：

python -m flask run

2.3. 与直接运行脚本的区别

• 直接运行脚本：

python script.py

这种方式会直接执行脚本文件。

• 使用 python -m：

python -m script

这种方式会将脚本作为一个模块运行，Python 会将其添加到 sys.path 中，适合需要模块化运行的场景。

2.4. 高级用法

(1) 运行包中的 __main__.py

如果一个包中包含 __main__.py 文件，可以直接运行整个包：

python -m mypackage

Python 会自动执行 mypackage/__main__.py。

(2) 调试模块导入

使用 python -m 可以更方便地调试模块导入问题：

python -m module_name

这种方式会确保模块的导入路径正确。

(3) 运行虚拟环境中的模块

在虚拟环境中，python -m 可以确保使用虚拟环境中的 Python 解释器和模块：

python -m pip install requests

2.5. 对 python -m 做一下小结

python -m 是一个非常灵活的工具，适用于以下场景：

• 运行标准库模块。
• 运行自定义模块或包。
• 运行第三方模块。
• 调试模块导入问题。
• 启动内置工具（如 pydoc、pdb 等）。

通过 python -m，可以更好地组织代码，避免直接运行脚本时可能遇到的路径问题。

到此为止，相信此文会让你更能专注于软件开发本身～还有，有需要补充的小伙伴一定告诉我，我补上～

爱学习的小伙伴，关注不迷路哟～