4 个用于构建优秀的命令行用户界面的 Python 库

4 个用于构建优秀的命令行用户界面的 Python 库

在第一篇文章中,我们讨论了一些能够使命令行应用用起来令人感到愉悦的特性。在第二篇文章中,我们来看看如何用 Python 的一些库来实现这些特性。 -- Amjith Ramanujam

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  • -Python Prompt Toolkit …… 07%

  • -REPL …… 12%

  • -命令历史 …… 15%

  • -自动推荐 …… 20%

  • -自动补全 …… 26%

  • -Click …… 37%

  • -分页器 …… 39%

  • -编辑器 …… 49%

  • -Fuzzy Finder …… 52%

  • -Pygments …… 67%

  • -结论 …… 80%

编译自: https://opensource.com/article/17/5/4-practical-python-libraries

作者: Amjith Ramanujam

译者: ucasFL

在这个分为两篇的关于具有绝佳命令行界面的终端程序[1]的系列文章的第二篇教程中,我们将讨论 Prompt、Toolkit、Click、Pygments 和 Fuzzy Finder 。

这是我的一个分为两篇的关于具有绝佳命令行界面的终端程序[2]的系列文章的第二篇教程。在第一篇文章[3]中,我们讨论了一些能够使命令行应用用起来令人感到愉悦的特性。在第二篇文章中,我们来看看如何用 Python 的一些库来实现这些特性。

我打算用少于 20 行 Python 代码来实现。让我们开始吧。

Python Prompt Toolkit

我习惯于把这个库称为命令行应用的瑞士军刀,它可以作为 readline[4] 、curses[5] 等的替代品。让我们首先安装这个库,然后开始该教程:

pip install prompt_toolkit

我们以一个简单的 REPL (LCTT 译注:REPL —— Read-Eval-Print Loop,交互式开发环境)开始。一个典型的 REPL 会接收用户的输入,进行一个操作,然后输出结果。比如在我们的例子中,我们将要实现一个具有 “回显” 功能的 REPL 。它仅仅是原样打印出用户的输入:

REPL

from prompt_toolkit import prompt

while 1:

user_input = prompt('>')

print(user_input)

这就是实现 REPL 的全部代码。它可以读取用户的输入,然后打印出用户的输入内容。在这段代码中使用的 prompt 函数来自 prompt_toolkit 库,它是 readline 库的一个替代品。

命令历史

为了增强我们的 REPL 的功能,我们可以添加命令历史:

from prompt_toolkit import prompt

from prompt_toolkit.history import FileHistory

while 1:

user_input = prompt('>',

history=FileHistory('history.txt'),

)

print(user_input)

我们刚刚给 REPL 添加了持久的命令历史。现在,我们可以使用上/下箭头来浏览命令历史,并使用 Ctrl-R 来搜索命令历史。它满足了命令行的基本准则。

自动推荐

在第一篇教程中,我讲到的一个可发现性技巧是自动推荐历史命令。(我是首先在 fish shell 中看到的这一特性)让我们把这一特性加入到我们的 REPL 中:

from prompt_toolkit import prompt

from prompt_toolkit.history import FileHistory

from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory

while 1:

user_input = prompt('>',

history=FileHistory('history.txt'),

auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),

)

print(user_input)

我们只需要给 prompt() API 调用添加一个新的参数。现在,我们有了一个具有 fish shell 风格的 REPL,它可以自动推荐历史命令。

自动补全

现在,让我们通过自动补全来加强 Tab 补全。它能够在用户开始输入的时候弹出可能的命令推荐。

REPL 如何来进行推荐呢?我们使用一个字典来进行可能项的推荐。

比如说我们实现一个针对 SQL 的 REPL 。我们可以把 SQL 关键字存到自动补全字典里面。让我们看一看这是如何实现的:

from prompt_toolkit import prompt

from prompt_toolkit.history import FileHistory

from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory

from prompt_toolkit.contrib.completers import WordCompleter

SQLCompleter = WordCompleter(['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop'],

ignore_case=True)

while 1:

user_input = prompt('SQL>',

history=FileHistory('history.txt'),

auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),

completer=SQLCompleter,

)

print(user_input)

再次说明,我们只是简单的使用了 prompt-toolkit 内建的一个叫做 WordCompleter 的补全特性,它能够把用户输入和可能推荐的字典进行匹配,然后提供一个列表。

现在,我们有了一个能够自动补全、fish shell 风格的历史命令推荐以及上/下浏览历史的 REPL 。实现这些特性只用了不到 10 行的实际代码。

Click

Click 是一个命令行创建工具包,使用它能够更容易的为程序解析命令行选项的参数和常量。在这儿我们不讨论如何使用 Click 来作为参数解析器。相反,我们将会看看 Click 带有的一些功能。

安装 Click:

pip install click

分页器

分页器是 Unix 系统上的实用工具,它们能够一次一页地显示很长的输出。分页器的一些例子包括 less、more、most 等。通过分页器来显示一个命令的输出不仅仅是一个友好的设计,同时也是必要的。

让我们进一步改进前面的例子。我们不再使用默认的 print() 语句,取而代之的是 click.echo_via_pager() 。它将会把输出通过分页器发送到标准输出。这是平台无关的,因此在 Unix 系统或 Windows 系统上均能工作。如果必要的话,click_via_pager 会尝试使用一个合适的默认分页器来输出,从而能够显示代码高亮。

from prompt_toolkit import prompt

from prompt_toolkit.history import FileHistory

from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory

from prompt_toolkit.contrib.completers import WordCompleter

import click

SQLCompleter = WordCompleter(['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop'],

ignore_case=True)

while 1:

user_input = prompt(u'SQL>',

history=FileHistory('history.txt'),

auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),

completer=SQLCompleter,

)

click.echo_via_pager(user_input)

编辑器

在我前面的文章中一个值得一提的细节是,当命令过于复杂的时候进入编辑器来编辑。Click 有一个简单的 API[6] 能够打开编辑器,然后把在编辑器中输入的文本返回给应用。

import click

message = click.edit()

Fuzzy Finder

Fuzzy Finder 是一种通过少量输入来为用户减少推荐的方法。幸运的是,有一个库可以实现 Fuzzy Finder 。让我们首先安装这个库:

pip install fuzzyfinder

Fuzzy Finder 的 API 很简单。用户向它传递部分字符串和一系列可能的选择,然后,Fuzzy Finder 将会返回一个与部分字符串匹配的列表,这一列表是通过模糊算法根据相关性排序得出的。比如:

>>> from fuzzyfinder import fuzzyfinder

>>> suggestions = fuzzyfinder('abc', ['abcd', 'defabca', 'aagbec', 'xyz', 'qux'])

>>> list(suggestions)

['abcd', 'defabca', 'aagbec']

现在我们有了 fuzzyfinder,让我们把它加入到我们的 SQL REPL 中。方法是我们自定义一个 completer 而不是使用来自 prompt-toolkit 库的 WordCompleter 。比如:

from prompt_toolkit import prompt

from prompt_toolkit.history import FileHistory

from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory

from prompt_toolkit.completion import Completer, Completion

import click

from fuzzyfinder import fuzzyfinder

SQLKeywords = ['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop']

class SQLCompleter(Completer):

def get_completions(self, document, complete_event):

word_before_cursor = document.get_word_before_cursor(WORD=True)

matches = fuzzyfinder(word_before_cursor, SQLKeywords)

for m in matches:

yield Completion(m, start_position=-len(word_before_cursor))

while 1:

user_input = prompt(u'SQL>',

history=FileHistory('history.txt'),

auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),

completer=SQLCompleter(),

)

click.echo_via_pager(user_input)

Pygments

现在,让我们给用户输入添加语法高亮。我们正在搭建一个 SQL REPL,如果具有彩色高亮的 SQL 语句,这会很棒。

Pygments 是一个提供语法高亮的库,内建支持超过 300 种语言。添加语法高亮能够使应用变得彩色化,从而能够帮助用户在执行程序前发现 SQL 中存在的错误,比如拼写错误、引号不匹配或括号不匹配。

首先,安装 Pygments :

pip install pygments

让我们使用 Pygments 来为 SQL REPL 添加颜色:

from prompt_toolkit import prompt

from prompt_toolkit.history import FileHistory

from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory

from prompt_toolkit.completion import Completer, Completion

import click

from fuzzyfinder import fuzzyfinder

from pygments.lexers.sql import SqlLexer

SQLKeywords = ['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop']

class SQLCompleter(Completer):

def get_completions(self, document, complete_event):

word_before_cursor = document.get_word_before_cursor(WORD=True)

matches = fuzzyfinder(word_before_cursor, SQLKeywords)

for m in matches:

yield Completion(m, start_position=-len(word_before_cursor))

while 1:

user_input = prompt(u'SQL>',

history=FileHistory('history.txt'),

auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),

completer=SQLCompleter(),

lexer=SqlLexer,

)

click.echo_via_pager(user_input)

Prompt Toolkit 能够和 Pygments 一同很好的工作。我们把 Pygments 提供的 SqlLexer 加入到来自 prompt-toolkit 的 prompt 中。现在,所有的用户输入都会被当作 SQL 语句,并进行适当着色。

结论

我们的“旅途”通过创建一个强大的 REPL 结束,这个 REPL 具有常见的 shell 的全部特性,比如历史命令,键位绑定,用户友好性比如自动补全、模糊查找、分页器支持、编辑器支持和语法高亮。我们仅用少于 20 行 Python 代码就实现了这个 REPL 。

不是很简单吗?现在,你没有理由不会写一个自己的命令行应用了。下面这些资源可能有帮助:

  • Click[7] (命令行界面创建工具)

  • Fuzzy Finder[8]

  • Prompt Toolkit[9]

  • 在 prompt-toolkit 的仓库中查看 Prompt Toolkit 教程[10] 和例子[11]

  • Pygments[12]

你也可以在我在 PyCon US 2017[13] 的演讲优秀的命令行工具[14]中学到更多东西,该会议是 5 月 20 日在波特兰,俄勒冈举行的。

(题图 : 美国 Mennonite 教堂档案[15] 。 Opensource.com. CC BY-SA 4.0[16])


作者简介:

Amjith Ramanujam - Amjith Ramanujam 是 pgcli 和 mycli 的创始人。人们认为它们很酷,他表示笑纳赞誉。他喜欢用 Python、JavaScript 和 C 编程。他喜欢写一些简单、易于理解的代码,有时候这样做是成功的。


via: https://opensource.com/article/17/5/4-practical-python-libraries

作者:Amjith Ramanujam[17] 译者:ucasFL 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

  • [1]: 具有绝佳命令行界面的终端程序 - https://linux.cn/article-8526-1.html

  • [2]: 具有绝佳命令行界面的终端程序 - https://opensource.com/tags/python?src=programming_resource_menu

  • [3]: 第一篇文章 - https://linux.cn/article-8526-1.html

  • [4]: readline - https://docs.python.org/2/library/readline.html

  • [5]: curses - https://docs.python.org/2/library/curses.html

  • [6]: 简单的 API - http://click.pocoo.org/5/utils/#launching-editors

  • [7]: Click - http://click.pocoo.org/5/

  • [8]: Fuzzy Finder - https://pypi.python.org/pypi/fuzzyfinder

  • [9]: Prompt Toolkit - https://python-prompt-toolkit.readthedocs.io/en/latest/

  • [10]: Prompt Toolkit 教程 - https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit/tree/master/examples/tutorial

  • [11]: 例子 - https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit/tree/master/examples/

  • [12]: Pygments - http://pygments.org/

  • [13]: PyCon US 2017 - https://us.pycon.org/2017/

  • [14]: 优秀的命令行工具 - https://us.pycon.org/2017/schedule/presentation/518/

  • [15]: 美国 Mennonite 教堂档案 - https://www.flickr.com/photos/mennonitechurchusa-archives/6987770030/in/photolist-bDu9zC-ovJ8gx-aecxqE-oeZerP-orVJHj-oubnD1-odmmg1-ouBNHR-otUoui-occFe4-ot7LTD-oundj9-odj4iX-9QSskz-ouaoMo-ous5V6-odJKBW-otnxbj-osXERb-iqdyJ8-ovgmPu-bDukCS-sdk9QB-5JQauY-fteJ53-ownm41-ov9Ynr-odxW52-rgqPBV-osyhxE-6QLRz9-i7ki3F-odbLQd-ownZP1-osDU6d-owrTXy-osLLXS-out7Dp-hNHsya-wPbFkS-od7yfD-ouA53c-otnzf9-ormX8L-ouTj6h-e8kAze-oya2zR-hn3B2i-aDNNqk-aDNNmR

  • [16]: CC BY-SA 4.0 - https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

  • [17]: Amjith Ramanujam - https://opensource.com/users/amjith

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