一个“牛逼”的 Python 命令行解析库-德沃克园林绿化

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一个“牛逼”的 Python 命令行解析库-园艺资材批发美乐棵,奥绿肥,花多多,赤玉土,品式泥炭

在 Python 中，命令行解析库有非常多的选择方案，系统自带的模块有 argparse，有 Flask 作者写的 click，但是 argparse 使用起来啰嗦，要经历解析器初始化、参数定义、解析一套流程。例如：

# -*- coding: utf-8 -*-
# arg_test.py

import <span class='wp_keywordlink_affiliate'><a href="https://www.168seo.cn/tag/argparse" title="View all posts in argparse" target="_blank">argparse</a></span>

def counter(file_type=None):
    return {file_type: 100}

# 初始化解析器
parser = argparse.ArgumentParser()
# 定义参数
parser.add_argument(&quot;-f&quot;, &quot;--file&quot;, help=&quot;统计指定文件类型&quot;)
# 解析
args = parser.parse_args()
print(counter(args.file))

# -*- coding: utf-8 -*-

# arg_test.py

import argparse

def counter(file_type=None):

return {file_type: 100}

# 初始化解析器

parser = argparse.ArgumentParser()

# 定义参数

parser.add_argument("-f", "--file", help="统计指定文件类型")

# 解析

args = parser.parse_args()

print(counter(args.file))

运行：

$ <span class='wp_keywordlink'><a href="http://www.168seo.cn/python" title="python">python</a></span> arg_test.py -f <span class='wp_keywordlink'><a href="http://www.168seo.cn/python" title="python">python</a></span>
{'<span class='wp_keywordlink'><a href="http://www.168seo.cn/python" title="python">python</a></span>': 100}

$ python arg_test.py -f python

{'python': 100}

而 click 则是以装饰器的形式作用在目标函数中，要侵入函数本身，本质上还是对 argparse 的一种改进，并没有太多创新，算是一种改良作品

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse
import <span class='wp_keywordlink_affiliate'><a href="https://www.168seo.cn/tag/click" title="View all posts in click" target="_blank">click</a></span>

@<span class='wp_keywordlink_affiliate'><a href="https://www.168seo.cn/tag/click" title="View all posts in click" target="_blank">click</a></span>.command()
@click.option(&quot;-f&quot;, &quot;--file&quot;, help=&quot;统计制定文件类型&quot;)
def counter(file=None):
    click.echo({file: 100})

if __name__ == '__main__':
    print(counter())

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

import click

@click.command()

@click.option("-f", "--file", help="统计制定文件类型")

def counter(file=None):

click.echo({file: 100})

if __name__ == '__main__':

print(counter())

运行：

$ python firetest.py -f python
{u'python': 100}

$ python firetest.py -f python

{u'python': 100}

接下来要介绍的这个命令行解析工具非常牛逼，把命令行工具做到了极致，算是一种颠覆式创新，一行代码能把函数导出到命令行窗口，这个工具叫Python-fire，可能经常写命令行工具的人知道，该项目是 Google 开源的 Python 库（可能是 Google 工程师的 Side Project，因为项目主页申明说它不是 Google 官方项目），名字就像一团🔥。

安装

pip install fire

1 2	pip install fire

用法1: fire.Fire()

直接在程序中调用 fire.Fire()，不需要修改目标函数，fire 会把当前模块下的所有对象导出到命令行中

# firetest.py

import fire

def foo(name):
    return 'foo {name}!'.format(name=name)

def bar(name):
    return &quot;bar {name}&quot;.format(name=name)

if __name__ == '__main__':
    fire.Fire()

# firetest.py

import fire

def foo(name):

return 'foo {name}!'.format(name=name)

def bar(name):

return "bar {name}".format(name=name)

if __name__ == '__main__':

fire.Fire()

运行：

# 调用方式：python [文件名] [函数名] [参数]

# 函数名后面直接跟参数值
$ python firetest.py foo hello
foo hello!
# 也可以显示地先指定参数名，再跟参数值
$ python firetest.py bar --name hello
bar hello!

# 调用方式：python [文件名] [函数名] [参数]

# 函数名后面直接跟参数值

$ python firetest.py foo hello

foo hello!

# 也可以显示地先指定参数名，再跟参数值

$ python firetest.py bar --name hello

bar hello!

用法2: fire.Fire(<fn>)

Fire 可以指定某个函数导出到命令行

import fire

def foo(name):
    return 'foo {name}!'.format(name=name)

if __name__ == '__main__':
    fire.Fire(foo)

import fire

def foo(name):

return 'foo {name}!'.format(name=name)

if __name__ == '__main__':

fire.Fire(foo)

运行：

# 调用方式：python [函数名] [参数]
$ python firetest.py hello
foo hello!

# 调用方式：python [函数名] [参数]

$ python firetest.py hello

foo hello!

当 Fire 接收函数 foo 作为参数时，只加载 foo 函数到命令行中，此时，在命令行中运行时也无需再指定函数名字，只需要指定参数就好。

用法3：fire.Fire(<dict>)

Fire 不仅可以接收函数，还可以接收字典对象作为参数，可在字典中配置那些函数需要导出到命令行中。例如，有加减乘3个函数，我们可以选择性的选择其中2个导出到命令行：

import fire

def add(x, y):
    return x + y

def multiply(x, y):
    return x * y

def subtract(x, y):
    return x - y

if __name__ == '__main__':
    fire.Fire({
        'add': add,
        'subtract': subtract,
    })

import fire

def add(x, y):

return x + y

def multiply(x, y):

return x * y

def subtract(x, y):

return x - y

if __name__ == '__main__':

fire.Fire({

'add': add,

'subtract': subtract,

})

运行：

$ python firetest.py add 1 4
5
$ python firetest.py subtract 1 4
-3
$ python firetest.py multiply 1 4
# multiply 会报错，因为没有导出

$ python firetest.py add 1 4

$ python firetest.py subtract 1 4

-3

$ python firetest.py multiply 1 4

# multiply 会报错，因为没有导出

用法4：fire.Fire(<object>)

Fire 还可以接收类的实例对象

import fire

class Calculator(object):

  def add(self, x, y):
    return x + y

  def multiply(self, x, y):
    return x * y

if __name__ == '__main__':
  calculator = Calculator()
  fire.Fire(calculator)

import fire

class Calculator(object):

def add(self, x, y):

return x + y

def multiply(self, x, y):

return x * y

if __name__ == '__main__':

calculator = Calculator()

fire.Fire(calculator)

使用方式还是和前面的一样

$ python firetest.py add 10 20
30
$ python firetest.py multiply 10 20
200

$ python firetest.py add 10 20

$ python firetest.py multiply 10 20

200

更多用法可以参考python-fire的文档：https://github.com/google/python-fire/blob/master/docs/guide.md

> https://mp.weixin.qq.com/s/lMOieL_RFRHsh5OW4G4axg

HTTPX 基础教程-新乡seo|网站优化,网站建设_微信公众号:zeropython—昊天博客

一个“牛逼”的 Python 命令行解析库

安装

用法1: fire.Fire()

用法2: fire.Fire(<fn>)

用法3：fire.Fire(<dict>)

用法4：fire.Fire(<object>)

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