Python Fire实现自动生成命令行接口
命令行程序是平时写一些小工具时最常用的方式。
为了让命令行程序更加灵活，我们常常会设置一些参数，根据参数让程序执行不同的功能。
这样就不用频繁的修改代码来执行不同的功能。
随着命令行程序功能的丰富，也就是参数多了以后，解析和管理参数之间的关系会变得越来越繁重。
而本次介绍的 Fire 库，正好可以解决这个问题。
使用 Fire 库，我们只要关心具体功能的实现，最后Fire会帮助我们自动把所有功能组织成一个命令行程序。
Fire库在github上的地址：github.com/google/python-fire
1. 一般命令
一般的命令，也就是带有几个参数的一段程序，比如：
# -*- coding:utf-8 -*-
def import_file(fp):
print("import file from: {}".format(fp))
def export_file(fp):
print("EXPORT file to: {}".format(fp))这是模拟文件导出功能的两个函数。
使用 Fire 转换成命令行程序非常简单，下面介绍几种常用的方式。
1.1. 默认方式
# -*- coding:utf-8 -*-
import fire
def import_file(fp):
print("IMPORT file from: {}".format(fp))
def export_file(fp):
print("EXPORT file to: {}".format(fp))
if __name__ == "__main__":
# fire默认会将所有函数转换成子命令
fire.Fire()然后，就可以通过子命令的方式执行导入导出功能。
$ python main.py import_file --fp ./path/xxx.csv IMPORT file from: ./path/xxx.csv $ python main.py export_file --fp ./path/xxx.csv EXPORT file to: ./path/xxx.csv
函数的名称自动变为子命令的名称，函数的参数自动变成子命令的参数。
1.2. Fire<fn>
Fire库的默认方式会把所有的函数都转换为子命令，如果只想导出一个函数的话，可以用 Fire<fn>的方式。
if __name__ == "__main__":
# 只导出 import_file 函数作为子命令
fire.Fire(import_file)只导出一个函数的时候，执行命令的时候不需要输入子命令的名称。
$ python main.py --fp ./path/xxx.csv
IMPORT file from: ./path/xxx.csv
1.3. Fire<dict>
导出多个函数作为子命令时，默认是使用函数名作为子命令名称的，函数名称有时候会非常长，输入很麻烦。
这时，可以用 Fire<dict> 方式。
if __name__ == "__main__":
# 子命令的名称分别是：import 和 export
fire.Fire({
"import": import_file,
"export": export_file,
})执行时，使用简化的子命令名称。
$ python main.py import --fp ./path/xxx.csv
IMPORT file from: ./path/xxx.csv
$ python main.py export --fp ./path/xxx.csv
EXPORT file to: ./path/xxx.csv
这种方式非常灵活，不仅可以设置子命令名称，还可以控制需要导出哪些函数。
1.4. Fire<object>
除了导出函数，Fire<object>方式也可以导出对象的公有方法。
import fire
class FileHandler():
def __init__(self):
pass
def import_file(self, fp):
print("IMPORT file from: {}".format(fp))
def export_file(self, fp):
print("EXPORT file to: {}".format(fp))
if __name__ == "__main__":
fh = FileHandler()
fire.Fire(fh)使用方式如下：
$ python main.py import_file --fp ./path/xxx.csv
IMPORT file from: ./path/xxx.csv
$ python main.py export_file --fp ./path/xxx.csv
EXPORT file to: ./path/xxx.csv
使用对象的方式没有直接使用函数那么简单，但有个好处是可以在初始化时传入一些状态。
import fire
import os
class FileHandler():
def __init__(self, folder=""):
self.folder = folder
def import_file(self, fp):
print("IMPORT file from: {}".format(os.path.join(self.folder, fp)))
def export_file(self, fp):
print("EXPORT file to: {}".format(os.path.join(self.folder, fp)))
if __name__ == "__main__":
# 设置了默认文件夹，使用时直接传入文件名即可
fh = FileHandler("./default_path")
fire.Fire(fh)$ python main.py import_file --fp xxx.csv
IMPORT file from: ./default_path/xxx.csv
$ python main.py export_file --fp xxx.csv
EXPORT file to: ./default_path/xxx.csv
1.5. Fire<class>
Fire<class>的方式也可以直接作用在类上，不用初始化对象。
if __name__ == "__main__":
fire.Fire(FileHandler)和 Fire<object> 不同的是，__init__方法的参数也变成了命令的参数，也可以在命令行中调整了。
$ python main.py import_file --fp xxx.csv
IMPORT file from: xxx.csv
$ python main.py import_file --fp xxx.csv --folder ./my_folder
IMPORT file from: ./my_folder/xxx.csv
2. 组合命令
当功能越来越多时，可能就会需要组合一些功能一起运行，省得输入一个一个的子命令。
class FileHandler():
def __init__(self, folder="./defalut_dir"):
self.folder = folder
def import_file(self, fp):
print("IMPORT file from: {}".format(os.path.join(self.folder, fp)))
def export_file(self, fp):
print("EXPORT file to: {}".format(os.path.join(self.folder, fp)))
class DatabaseHandler():
def __init__(self, src="aliyun-mysql", dst="tecent-mysql"):
self.src = src
self.dst = dst
def import_db(self):
print("IMPORT data from: {} to: {}".format(self.src, self.dst))
def export_db(self):
print("EXPORT data from: {} to: {}".format(self.src, self.dst))
# 组合 FileHandler 和 DatabaseHandler
class ComposeHandler():
def __init__(self):
self.fh = FileHandler()
self.dh = DatabaseHandler()
def import_all(self, fp):
self.fh.import_file(fp)
self.dh.import_db()
def export_all(self, fp):
self.fh.export_file(fp)
self.dh.export_db()
if __name__ == "__main__":
fire.Fire(ComposeHandler)导出组合命令之后，不仅可以执行组合命令，也可以只执行子命令。
$ python main.py import_all --fp xxx.csv
IMPORT file from: ./defalut_dir/xxx.csv
IMPORT data from: aliyun-mysql to: tecent-mysql
$ python main.py export_all --fp xxx.csv
EXPORT file to: ./defalut_dir/xxx.csv
EXPORT data from: aliyun-mysql to: tecent-mysql
$ python main.py fh export_file --fp xxx.csv
EXPORT file to: ./defalut_dir/xxx.csv
$ python main.py dh export_db
EXPORT data from: aliyun-mysql to: tecent-mysql
3. 链式命令
链式命令和组合命令不一样的地方在于：
组合命令中，每个命令之间一般是相互独立的，
而链式命令中，上一个命令的执行结果会对下一个命令造成影响。
比如：
class Stat():
def __init__(self):
self.total = 0
self.avg = 0
self.n = 0
# 模拟统计合计值
def sum(self, n):
self.n += n
for i in range(n):
self.total += i
return self
# 模拟求平均值
def average(self):
if self.n == 0:
self.avg = 0
else:
self.avg = self.total / self.n
return self
# 显示分析结果
def show(self):
print("SUM: {}, and AVERAGE: {}".format(self.total, self.avg))
if __name__ == "__main__":
fire.Fire(Stat)执行链式命令时，可以先求和，再求平均值，最后显示结果：
$ python main.py sum 10 average show
SUM: 45, and AVERAGE: 4.5
因为是链式命令，所以可以多次执行：
$ python main.py sum 10 sum 10 average show
SUM: 90, and AVERAGE: 4.5
$ python main.py sum 10 sum 20 sum 30 average show
SUM: 670, and AVERAGE: 11.166666666666666
4. 复杂命令参数
上面的示例中，参数都是简单的数据类型，比如字符串，数字之类的。
最后，介绍下复杂的命令参数如何使用，所谓复杂的参数，就是元组，列表，字典等等。
def hello(data):
tp = type(data).__name__
if tp == "tuple" or tp == "list":
for item in data:
print("hello: {}".format(item))
if tp == "dict":
for k, v in data.items():
print("hello: key {}, val {}".format(k, v))
if __name__ == "__main__":
fire.Fire(hello)python是弱类型语言，函数的参数可以是任何类型。
主要看看命令行中如何传入复杂的类型：
$ python main.py "(aa, bb, cc)"
hello: aa
hello: bb
hello: cc
$ python main.py "[aa, bb, cc]"
hello: aa
hello: bb
hello: cc
$ python main.py "{aa: 11, bb: 22}"
hello: key aa, val 11
hello: key bb, val 22
5. 总结
Python的Fire库是一个构思非常巧妙的命令行接口库，各种语言的命令行接口我接触过不少，还没有在其他编程语言中看到过类似的库。
Fire库最方便的地方在于，你不用再关心命令行的参数（参数的解析一直是命令行程序中最让人头疼的地方），只要专注于自己要实现的功能。
此外，如果你已经有一些python脚本的话，通过这个库把它们改造成命令行程序也非常简单。
到此这篇关于Python Fire实现自动生成命令行接口的文章就介绍到这了,更多相关Python Fire生成命令行接口内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
python开发实例之Python的Twisted框架中Deferred对象的详细用法与实例
这篇文章主要介绍了python开发实例之Python的Twisted框架中Deferred对象的详细用法与实例,需要的朋友可以参考下2020-03-03
本文我们用到了sorted 如何进行按照键或者值进行排序，解决了字典的排序问题。文中将进一步详细介绍sorted的强大。希望对大家有所帮助2018-09-09
AutoGrad 是一个老少皆宜的 Python 梯度计算模块。对于大学生、机器学习爱好者而言，你只需要传递给它Numpy这样的标准数据库下编写的损失函数，它就可以自动计算损失函数的导数（梯度）。本文将从普通斜率计算开始，介绍到如何只使用它来实现一个逻辑回归模型2022-07-07
这篇文章主要介绍了Python 正则表达式模块详解，分为两部分，包括基础语法总结，re模块的相关知识,需要的朋友可以参考下2018-11-11
问卷星已经成为收集问卷的一个很重要的工具,有时可以用来报名参加活动,有时可以用来收集某些领域相关的情况,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python实现问卷星自动填写的超详细教程,需要的朋友可以参考下2023-06-06
本文分享的内容来源于一次做项目的经验,也就是从那之后才体会到了python强大的文件批处理能力,这篇文章主要给大家介绍了关于python批量压缩图像的相关资料,需要的朋友可以参考下2021-12-12
这篇文章主要为大家详细介绍了selenium+PhantomJS爬取豆瓣读书，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2019-08-08
这篇文章主要介绍了Python实现的计数排序算法,简单描述了计数排序的算法原理并结合具体实例形式分析了Python计数排序的相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下2017-11-11
这篇文章主要介绍了Python 包含汉字的文件读写之每行末尾加上特定字符的相关资料,需非常不错，具有参考借鉴价值，要的朋友可以参考下2016-12-12
这篇文章主要为大家介绍了python神经网络特征金字塔FPN原理的解释，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-05-05
最新评论