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四个Python库，实现超实用的命令行功能
发布时间：2025-11-05 00:25:06 来源：码上建站 作者：IT科技类资讯
在二部曲系列文章的实现第二部分关于伟大的命令行 UI 终端应用文章中，我们探索了“提示工具包”，超实“命令行界面创建工具包“，命令“Pygments”和“模糊搜索”。行功
这是实现我的二部曲终端应用程序与伟大的命令行界面的第二部分。 在第一篇文章中，超实我介绍了几个能使使用命令行程序充满乐趣的命令功能。 在第二部分中，行功我将介绍如何在几个 Python 库的实现帮助下实现这些功能。 在本文结尾，超实读者应该很好地了解如何使用 Prompt Toolkit，命令Click(命令行界面创建工具包)，行功Pygments 和 Fuzzy Finder 来实现一个易于使用的实现 REPL(交互式解释器)。
我计划用少于 20 行的超实 Python 代码中实现这一点。 让我们开始。命令
Python 提示工具包
我喜欢将这个库看作是像瑞士军刀那样集大成者的命令行应用程序，它可以替代 readline，curses 等等。 让我们来安装这个库并开始使用：
pip install prompt_toolkit我们将从简单的 REPL 开始。 通常 REPL 将接受用户输入，执行操作并打印结果。云服务器 对于我们的例子，我们要构建一个“echo”REPL。 它只是打印出用户输入的内容：
交互式解释器
from prompt_toolkit import prompt while 1: user_input = prompt(>) print(user_input)这就是实现 REPL 所需要的。它可以读取用户输入并打印输入的内容。此代码段中使用的提示函数来自 prompt_toolkit 库;它是 readline 库的替代者。
历史记录
为了增强我们的REPL，我们可以添加历史命令：
from prompt_toolkit import prompt from prompt_toolkit.history import FileHistory while 1: user_input = prompt(>, history=FileHistory(history.txt), ) print(user_input)我们刚刚向REPL添加了持久的历史记录。现在我们可以使用向上/向下箭头浏览历史记录，并使用 Ctrl + R 搜索历史。这符合命令行的基本习惯。
自动提示
我在第一部分中介绍的技巧之一是自动提示历史命令。(我们看到这个功能最先在 Fish shell中推出。)让我们把这个功能添加到我们的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)我们只需要在 prompt() API 调用中添加一个新的参数。现在我们的 REPL 已经可以支持类似 Fish Shell 那样的历史命令自动提示功能了。
自动补全
现在我们通过 Tab 增强来实现自动补全，b2b信息网当用户开始键入输入时，它弹出可能的建议。
我们的 REPL 是如何知道要给出什么提示的? 我们提供了一个可能名目提示的字典。
假设我们正在为 SQL 实现 REPL。我们可以使用 SQL 关键字存储我们的自动完成字典。让我们看看如何做到这一点：
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，我们只需使用一个名为 WordCompleter 的 prompt-toolkit 的内置例程，它将用户输入与可能提示的字典进行匹配，并提供一个列表。
我们现在有一个 REPL，它可以自动补全，fish 式的历史提示，以及历史命令的上下浏览。 所有这些都在不到 10 行的实际代码中。
命令行界面创建工具包
Click 是一个命令行创建工具包，可以方便地解析程序的命令行选项参数和参数。 本节不介绍如何作为参数解析器使用Click;取而代之的是我将研究一些 Click 库的服务器租用其他功能的。
安装 click 很简单
pip install click分页器
分页器是在 Unix 上用来一次性长输出显示的实用程序。分页器包括一些 less， more， most等。通过分页器显示命令不仅仅是友好的设计，而且也是需要的。
让我们进一步来看以上的例子。我们可以用 click.echo_via_pager() 来代替默认的 print() 语句。这将通过分页器将输出传递给 stdout，这和平台无关，因此可以在 Windows 或者 Unix 上运行。click.echo_via_pager() 将尝试用默认的分页器来输出，以便在需要的时候显示有颜色的代码：
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(uSQL>, history=FileHistory(history.txt), auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(), completer=SQLCompleter, ) click.echo_via_pager(user_input)编辑器
在我之前的文章中提到一个细节，就是当命令变得太复杂时就会回到编辑器，同样的 click 提供了一个简单的 API 可以来启动编辑器，并将编辑器中输入的文本返回到应用中：
import click message = click.edit()模糊搜索
模糊搜索是一种让用户通过最少的输入来缩小提示。同样有一个模糊搜索库，让我们安装这个库：
pip install fuzzyfinder模糊搜索的API很简单，你传递进部分字符串和一个可能选择的列表，模糊搜索将返回一个新的列表，它和使用了按相关性排序的迷糊算法的字符串进行匹配，例如：
>>> from fuzzyfinder import fuzzyfinder >>> suggestions = fuzzyfinder(abc, [abcd, defabca, aagbec, xyz, qux]) >>> list(suggestions) [abcd, defabca, aagbec]现在我们有了模糊搜索，我们将它加入到我们的 SQL 交互式解释器中。这样就定义了一个完成器，而不是 prompt-toolkit 附带的 WordCompleter。例如：
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(uSQL>, history=FileHistory(history.txt), auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(), completer=SQLCompleter(), ) click.echo_via_pager(user_input)Pygments
现在我们来给用户输入添加语法高亮显示。我们正在构建 SQL 交互式解释器，并且拥有彩色的 SQL 语句会很好。
Pygments 是一个语法高亮库，内置支持300多种语言。添加语法高亮使得应用程序变成彩色的，可以帮助用户在执行 SQL 之前发现一些例如打字错误或者无法匹配的引号和括号。
首先安装 Pygments
pip install pygments让我们用 pygments 给我们的 SQL 交互式解释器添加颜色：
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(uSQL>, history=FileHistory(history.txt), auto_suggest=AutoSuggestFromHistory(), completer=SQLCompleter(), lexer=SqlLexer, ) click.echo_via_pager(user_input)提示工具包适用于 Pygments 库。我们选择 Pygments 提供的 SqlLexer 并将其从提示工具包传递给 API 。现在所有的用户输入都会被当作 SQL 语句并且添上了颜色。
结论
我们本次成果的结论是通过创建一个强大的交互式解释器，拥有常见 shell 的所有功能，例如历史记录，键绑定，和很友好的自动完成，模糊搜索，分页器，编辑器和语法高亮的功能。我们用少于 20 个 python 语句实现了所有这些。
不是很容易吗?现在你还有什么理由写不出一个优秀的命令行应用程序呢，这里有一些可能有帮助的资源：
Click (命令行界面创建工具包) 模糊搜索 提示工具包 请参阅 Prompt Toolkit 教程和 prompt-toolkit 中的例子 Pygments2017年5月20日，Amjith Ramanujam在俄勒冈州波特兰市举办的美国 2017 PyCon 大会上做了名为《超棒的命令行工具》的演讲，你可以通过这个演讲了解更多内容。
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