84251449 2020-07-18
在Python开发和测试过程中主要有两种模式可以选择:脚本模式、命令行模式。在代码的开发和调试过程中使用脚本模式还是很方便的,尤其接触pycharm、eclipse这类强大的IDE,或者配合vs code这种综合的文本编辑器。但是如果使用纯文本编辑器,或者是在做整个系统开发时,与其他模型进行接口调用时,命令行模式就显得非常重要了。目前有很多热门的命令行工具,本文会一一介绍一下,并且重点介绍一下最近发现的一款命令行神器Click。
命令行模式在Python开发中并不陌生,简单的说就是*python hello.py*这种使用命令的模式运行Python程序。目前比较主流的命令行工具主要有以下几项,
当然,还有其他的,例如,Fire、Docopt,工具有很多,本文不在这里一一展开,概括性的讲解一下上述三款命令行工具,详细的阐述一下本文的重点Click,因为,相对而言这款工具实在太方便、太强大了。
sys和os一样,是Python自带且非常常用的模块,该模块主要作用就是获取和Python解释器相关的一些信息,它的一个常见用途就是获取命令行参数,
import sys def hello_world(): print(sys.argv[1], sys.argv[2]) hello_world() # 输出 $ python test.py 1 2 >>> 1 2
sys通过argv来获取命令行参数,其中argv[0]获取的是脚本的名称,从argv[1]开始获取的是命令行传入的参数。
argparse是用的非常多的一种命令行工具,它支持选项命名,指定数据类型,添加帮助信息,设置默认参数,功能非常全面而强大,因此非常受欢迎
import argparse arg = argparse.ArgumentParser("This is a test!") def main(arg): print(arg.name) print(arg.age) if __name__ == ‘__main__‘: arg.add_argument("--name", "-n", default="China", type=str, help="the name of your country.") arg.add_argument("--age", "-a", default=25, type=int, help="your age.") args = arg.parse_args() main(args)
帮助
# 输出 $ python test.py --help usage: This is a test! [-h] [--name NAME] [--age AGE] optional arguments: -h, --help show this help message and exit --name NAME, -n NAME the name of your country. --age AGE, -a AGE your age.
可以输入对应的参数
$ python test.py --name Chinese --age 26 Chinese 26
也可以使用简写在命令行传入参数
$ python test.py -n Chinese -a 26 Chinese 26
FLAGS
做深度学习相关方向,尤其经常使用tensorflow的应该对这个命令行工具比较熟悉,FLAGS是tensorflow提供的一款命令行工具,和大多数命令行工具大同小异
import tensorflow as tf FLAGS = tf.flags.FLAGS tf.flags.DEFINE_string("train_path", ‘/voc2012/JPEG‘, "training file path") tf.flags.DEFINE_integer("batch_size", 64, "training batch size") tf.flags.DEFINE_float("lr", 0.01, "learning rate") def main(_): print(FLAGS.train_path) print(FLAGS.batch_size) print(FLAGS.lr) if __name__ == ‘__main__‘: tf.app.run()
查看帮助
$ python test.py --help # 输出 USAGE: test.py [flags] flags: test.py: --batch_size: training batch size (default: ‘64‘) (an integer) --lr: learning rate (default: ‘0.01‘) (a number) --train_path: training file path (default: ‘/voc2012/JPEG‘) Try --helpfull to get a list of all flags.
命令行传入参数
$ python test.py --train_path /home/li/images --batch_size 128 --lr 0.001 # 输出 /home/li/images 128 0.001
下面要介绍的就是本文的主角Click,这款工具是用flask的开发团队pallets进行开发,目前在github已经7.6k+star,受欢迎程度可见一斑
Click的开发初衷就是使用最少的代码,以一种可组合的方式创建漂亮的命令行接口。它的目的是使编写命令行工具的过程快速而有趣,同时防止由于无法实现预期的CLI API而导致的任何问题。
Click主要有以下3个亮点:
安装
pip install click
import click @click.command() @click.option("--name", default="li", help="your name") @click.option("--age", default=26, help="your age") def hello_world(name, age): click.echo(name) print(age) hello_world()
命令行调用
$ python test.py --name ll --age 27 ? # 输出 ll 27
可以看出,上述主要用了click的3个方法,分别是,
这3个方法在Click工具中至关重要,除此之外还有其他的方法,它们的功能分别是,
方法功能
把上述程序的帮助信息输出
$ python test.py --help ? Usage: test.py [OPTIONS] ? Options: --name TEXT your name --age INTEGER your age --help Show this message and exit.
在示例程序中,对于option只使用了default、help两个属性,除此之外option还有其他的属性选项,它们的功能如下
属性描述
除此之外,Click还提供了group方法,该方法可以添加多个子命令
调用子命令second
$ python test.py second --name hh # 输出 hello world this is second: hh