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4 个用于构建优秀的命令行用户界面的 Python 库
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> 在这个分为两篇的关于[具有绝佳命令行界面的终端程序][18]的系列文章的第二篇教程中,我们将讨论 Prompt、Toolkit、Click、Pygments 和 Fuzzy Finder 。
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![Getting started with 4 practical Python libraries: Prompt Toolkit, Click, Pygments, and Fuzzy Finder](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/images/business/library-libraries-search.png?itok=YE0Qk276 "Getting started with 4 practical Python libraries: Prompt Toolkit, Click, Pygments, and Fuzzy Finder")
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> 图片来自 : [美国 Mennonite 教堂档案][16] 。 Opensource.com. [CC BY-SA 4.0][17]
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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][1]的系列文章的第二篇教程。在[第一篇文章][18]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。
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我打算用少于 20 行 Python 代码来实现。让我们开始吧。
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### Python Prompt Toolkit
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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][5] 、[curses][6] 等的替代品。让我们首先安装这个库,然后开始该教程:
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```
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pip install prompt_toolkit
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```
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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:
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#### REPL
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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while 1:
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user_input = prompt('>')
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print(user_input)
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```
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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。
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#### 命令历史
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为了增强我们的 REPL 的功能,我们可以添加命令历史:
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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from prompt_toolkit.history import FileHistory
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while 1:
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user_input = prompt('>',
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history=FileHistory('history.txt'),
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)
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print(user_input)
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```
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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。
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#### 自动推荐
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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:
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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from prompt_toolkit.history import FileHistory
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from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory
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while 1:
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user_input = prompt('>',
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history=FileHistory('history.txt'),
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auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),
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)
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print(user_input)
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```
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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**。
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#### 自动补全
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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。
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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。
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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:
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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from prompt_toolkit.history import FileHistory
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from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory
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from prompt_toolkit.contrib.completers import WordCompleter
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SQLCompleter = WordCompleter(['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop'],
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ignore_case=True)
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while 1:
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user_input = prompt('SQL>',
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history=FileHistory('history.txt'),
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auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),
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completer=SQLCompleter,
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)
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print(user_input)
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```
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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。
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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。
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### Click
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`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。
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安装 `Click`:
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```
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pip install click
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```
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#### 分页器
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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。
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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。
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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from prompt_toolkit.history import FileHistory
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from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory
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from prompt_toolkit.contrib.completers import WordCompleter
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import click
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SQLCompleter = WordCompleter(['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop'],
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ignore_case=True)
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while 1:
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user_input = prompt(u'SQL>',
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history=FileHistory('history.txt'),
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auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),
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completer=SQLCompleter,
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)
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click.echo_via_pager(user_input)
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```
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#### 编辑器
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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][24] 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。
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```
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import click
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message = click.edit()
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```
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### Fuzzy Finder
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`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:
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```
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pip install fuzzyfinder
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```
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`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:
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```
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>>> from fuzzyfinder import fuzzyfinder
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>>> suggestions = fuzzyfinder('abc', ['abcd', 'defabca', 'aagbec', 'xyz', 'qux'])
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>>> list(suggestions)
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['abcd', 'defabca', 'aagbec']
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```
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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:
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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from prompt_toolkit.history import FileHistory
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from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory
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from prompt_toolkit.completion import Completer, Completion
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import click
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from fuzzyfinder import fuzzyfinder
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SQLKeywords = ['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop']
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class SQLCompleter(Completer):
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def get_completions(self, document, complete_event):
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word_before_cursor = document.get_word_before_cursor(WORD=True)
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matches = fuzzyfinder(word_before_cursor, SQLKeywords)
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for m in matches:
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yield Completion(m, start_position=-len(word_before_cursor))
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while 1:
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user_input = prompt(u'SQL>',
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history=FileHistory('history.txt'),
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auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),
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completer=SQLCompleter(),
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)
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click.echo_via_pager(user_input)
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```
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### Pygments
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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。
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`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。
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首先,安装 `Pygments` :
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```
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pip install pygments
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```
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让我们使用 `Pygments` 来为 SQL REPL 添加颜色:
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```
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from prompt_toolkit import prompt
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from prompt_toolkit.history import FileHistory
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from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory
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from prompt_toolkit.completion import Completer, Completion
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import click
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from fuzzyfinder import fuzzyfinder
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from pygments.lexers.sql import SqlLexer
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SQLKeywords = ['select', 'from', 'insert', 'update', 'delete', 'drop']
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class SQLCompleter(Completer):
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def get_completions(self, document, complete_event):
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word_before_cursor = document.get_word_before_cursor(WORD=True)
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matches = fuzzyfinder(word_before_cursor, SQLKeywords)
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for m in matches:
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yield Completion(m, start_position=-len(word_before_cursor))
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while 1:
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user_input = prompt(u'SQL>',
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history=FileHistory('history.txt'),
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auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(),
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completer=SQLCompleter(),
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lexer=SqlLexer,
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)
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click.echo_via_pager(user_input)
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```
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`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。
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### 结论
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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 。
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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:
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* [Click][7] (命令行界面创建工具)
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* [Fuzzy Finder][8]
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* [Prompt Toolkit][9]
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* 在 `prompt-toolkit` 的仓库中查看 [Prompt Toolkit 教程][10] 和[例子][11]
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* [Pygments][12]
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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。
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作者简介:
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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。
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via: https://opensource.com/article/17/5/4-practical-python-libraries
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作者:[Amjith Ramanujam][a]
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译者:[ucasFL](https://github.com/ucasFL)
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校对:[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:https://opensource.com/users/amjith
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[1]:https://opensource.com/tags/python?src=programming_resource_menu
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[2]:https://opensource.com/tags/javascript?src=programming_resource_menu
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[3]:https://opensource.com/tags/perl?src=programming_resource_menu
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[4]:https://developers.redhat.com/?intcmp=7016000000127cYAAQ&src=programming_resource_menu
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[5]:https://docs.python.org/2/library/readline.html
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[6]:https://docs.python.org/2/library/curses.html
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[7]:http://click.pocoo.org/5/
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[8]:https://pypi.python.org/pypi/fuzzyfinder
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[9]:https://python-prompt-toolkit.readthedocs.io/en/latest/
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||
[10]:https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit/tree/master/examples/tutorial
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[11]:https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit/tree/master/examples/
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||
[12]:http://pygments.org/
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[13]:https://us.pycon.org/2017/
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||
[14]:https://us.pycon.org/2017/schedule/presentation/518/
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[15]:https://opensource.com/article/17/5/4-practical-python-libraries?rate=SEw4SQN1U2QSXM7aUHJZb2ZsPwyFylPIbgcVLgC_RBg
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||
[16]: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
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||
[17]:https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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[18]:https://linux.cn/article-8526-1.html
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[19]:https://python-prompt-toolkit.readthedocs.io/en/latest/
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[20]:http://click.pocoo.org/5/
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[21]:http://pygments.org/
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[22]:https://pypi.python.org/pypi/fuzzyfinder
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||
[23]:https://en.wikipedia.org/wiki/Read%E2%80%93eval%E2%80%93print_loop
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[24]:http://click.pocoo.org/5/utils/#launching-editors
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[25]:https://opensource.com/user/125521/feed
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||
[26]:https://opensource.com/article/17/5/4-practical-python-libraries#comments
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[27]:https://opensource.com/users/amjith
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