argparse 解析命令行参数为布尔值在 Python 开发中，命令行参数解析是一个常见的需求，它允许我们以命令行的方式向程序传递参数，从而实现更灵活和可配置的程序设计。Python 提供了一个内置库 argparse，它简化了命令行参数解析的过程。
这篇帖子介绍过如何使用 argparse 解析命令行参数，本文将介绍如何指定命令行参数为布尔值类型。直接使用 type=bool 是无法实现的，而需要传入一个 callable 的对象，在其中编写将字符串转换为布尔值的逻辑。
在数据分析领域，Pandas 是最受欢迎的 Python 库之一。然而，许多数据分析任务可以利用人工智能模型进行自动化。PandasAI 库为流行的数据分析和处理工具 Pandas 添加了生成式人工智能功能，你可以与 DataFrame 进行对话，并得到想要的数据分析结果。
本文使用 Streamlit 构建了一个在线应用，用户可以上传 Excel/CSV 数据，在输入想要执行的数据分析任务后，便可得到图表等结果，以及生成该结果的相应代码。
假如我们已经在 Jupyter 中编写了一些代码，但在计算后发现忘记将结果赋值了。一般在这种情况下，我们会再次执行该单元并生成结果完成赋值。
那么如何不重新运行而直接使用结果呢？
许多大模型都提供了在线 API 接口服务，我们可以在 Python 中调用它们。本文使用 openai、chatllm、dashscope 等包实现了对 OpenAI、讯飞星火、智谱 AI、百度、阿里通义千问的调用。用户只需在本地用 .env 文件存储 API Key 即可快速调用这些大模型。
