你可以让main做所有的检查，如果有什么不对的地方，就引发ArgumentError。然后捕获这个异常并将其转发给解析器显示。大致如下：

import argparse

def run_with_args(argv: list[str] | None = None) -> int:
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Tournament tables")
    parser.add_argument('N', help="number of players (2 at least)", type=int)
    args = parser.parse_args(argv)
    try:
        main(args.N)
    except argparse.ArgumentError as ex:
        parser.error(str(ex))

def main(n: int) -> None:
    if N < 2:
        raise argparse.ArgumentError("N must be 2 at least")
    print(F"Here will be the table for {n} players")

if __name__ == '__main__':
    run_with_args()

如果您不想向main的库用户公开argparse.ArgumentError，也可以创建一个自定义异常类型来代替它。

当需要测试函数/CLI时，运行argparse的一种常见方法是让main函数获取sys.argv列表，然后从main中调用parse_args，如下所示：

• 参数py*

import argparse

def parse_args(argv: list[str] | None = None) -> int:
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Tournament tables", prog="prog")
    parser.add_argument("N", help="number of players (2 at least)", type=int)
    args = parser.parse_args(argv)
    if args.N < 2:
        parser.error("N must be 2 at least")
    return args

def main(argv: list[str] | None = None) -> None:
    args = parse_args(argv)
    print(f"Here will be the table for {args.N} players")

if __name__ == "__main__":
    main()

这样，测试就可以使用假设的CLI调用main：

• 测试_主文件.py*

import pytest
from arg import main

def test_main(capsys):
    with pytest.raises(SystemExit):
        main(["0"])
    out, err = capsys.readouterr()
    assert err.splitlines()[-1] == "prog: error: N must be 2 at least"

我一直在使用Pydantic来强制运行时的数据类型化，* 在我的代码中 *。
它是一个非常健壮、使用非常广泛的库，而且速度非常快，因为它更像是一个数据接收验证器，而不是类型检查器。
你可以编写如下的调用，如何调用main完全取决于你：直接调用，argparse，单击...

class ParamChecker(BaseModel):
    n : int

    @validator('n')
    def n2(cls, v):
        if v <2:
            raise ValueError('must be 2+')
        return v

def main(n: int) -> None:
    params = ParamChecker(**locals())

Pydantic还可以为您提供信息丰富的错误消息，如果不是真正的最终用户友好的话。