解析出来的三个参数
下面的解析器带 --by 和 --format 两个选项。运行程序，看两组参数各解析出什么： import argparse p = argparse.ArgumentParser(prog=&qu
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为什么 --by 是个好参数
n04 里 by_key(rows, key) 能按任意列汇总。把它暴露成 --by store 这样的选项，价值在于【0】。
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哪些东西该变成参数
把数据工具变成命令行工具时，下面四样里最该做成参数的是【0】。
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补全：把报告写成一句话
补全 report：交回「处理N行，跳过M行：行号列表」（行号多个用逗号连，数字和汉字之间不留空格，如「处理7行，跳过1行：7」）；没有坏行时交回「处理N行，全部通过」。输出两次调用的报告（用 | 拼
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补全：坏行跳过并记下原因
补全 clean：转不了的行记成 (行号, 原因) 跳过，原因用 "qty" 或 "price" 说明是哪一列。输出好行数和坏行明细。
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补全：缺列要说出缺哪列
补全 check_columns：交回缺少的列名列表（按 NEED 的顺序）。输出两份表头各缺什么。
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补全：文件打不开交回 4
补全 read_text：打不开就交回 None，让 main 交回 4。输出对一个不存在路径的调用结果。
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跳过之后报告长什么样
清洗时把坏行号记下来，最后拼一句报告。运行程序： import csv, io SALES = ("date,store,item,qty,price\n2026-09-01,东门,包子,
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三种打不开的文件
下面的 load 分别处理：路径不存在、内容是空的、缺少必要的列。运行程序看三次调用各交回什么码： import csv, io NEED = {"date", "st
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报告里最该有什么
处理完，工具要告诉用户「有几行没算进去」。这份报告里最不能少的是【0】。
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