大家都说好用的 Python 命令行库:click
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一、前言在本系列前面几篇文章中,我们分别介绍了 argparse 和 docopt 的主要功能和用法。它们各具特色,都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的,需要先设置解析器,再定义参数,再解析命令行,最后实现业务逻辑。而 docopt 先用声明式的语法定义出参数,再过程式地解析命令行和实现业务逻辑。在一些人看来,这些方式都不够优雅。 而今天要介绍的 click[2] 则是用一种你很熟知的方式来玩转命令行。命令行程序本质上是定义参数和处理参数,而处理参数的逻辑一定是与所定义的参数有关联的。那可不可以用函数和装饰器来实现处理参数逻辑与定义参数的关联呢?而 click 正好就是以这种方式来使用的。 本系列文章默认使用 Python 3 作为解释器进行讲解。若你仍在使用 Python 2,请注意两者之间语法和库的使用差异哦~ 二、介绍click是一个以尽可能少的代码、以组合的方式创建优美的命令行程序的 Python 包。它有很高的可配置性,同时也能开箱即用。 它旨在让编写命令行工具的过程既快速又有趣,还能防止由于无法实现预期的 CLI API 所产生挫败感。它有如下三个特点:
三、快速开始3.1 业务逻辑 首先定义业务逻辑,是不是感觉到有些难以置信呢? 不论是 argparse 还是 docopt,业务逻辑都是被放在最后一步,但 click 却是放在第一步。细想想 click 的这种方式才更符合人的思维吧?不论用什么命令行框架,我们最终关心的就是实现业务逻辑,其它的能省则省。 我们以官方示例为例,来介绍 click 的用法和哲学。假设命令行程序的输入是 name 和 count,功能是打印指定次数的名字。 那么在 hello.py 中,很容易写出如下代码:
这段代码的逻辑很简单,就是循环 count 次,使用 click.echo 打印 name。其中,click.echo 和 print 的作用相似,但功能更加强大,能处理好 Unicode 和 二进制数据的情况。 3.2 定义参数 很显然,我们需要针对 count 和 name 来定义它们所对应的参数信息。
使用 click,就可以写成下面这样:
在上面的示例中:
不论是装饰器的方式、还是各种默认行为,click 都是像它的介绍所说的那样,让人尽可能少地编写代码,让整个过程变得快速而有趣。 3.3 代码梳理 使用 click 的方式非常简单,我们将上文的代码汇总下,以有一个更清晰的认识:
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