如何用Plumbum开发Python命令行工具

如何用Plumbum开发python命令行工具，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

主要介绍如何使用 Plumbum CLI 工具包来开发 Python 命令行应用程序，这是一个非常 Pythonic、容易使用、功能强大的工具包，非常值得广大 Python 程序员掌握并使用。

轻松执行程序的另一方面是轻松编写 CLI 程序。Python 脚本一般使用 optparse 或者***的 argparse  及其衍生品来开发命令行工具，但是所有这些表现力有限，而且非常不直观（甚至不够 Pythonic）。Plumbum 的 CLI  工具包提供了一个程序化的方法来构建命令行应用程序，不需要创建一个解析器对象，然后填充一系列“选项”，该 CLI  工具包使用内省机制将这些原语转义成 Pythonic 结构。

总体来看，Plumbum CLI 应用程序是一个继承自 plumbum.cli.Application 的类。这些类定义了一个 main() 方法，并且可选地公开出方法和属性来作为命令行的选项。这些选项可能需要参数，而任何剩余的位置参数会根据 main 函数的声明来将其赋予 main 方法。一个简单的 CLI 应用程序看起来像如下这样：

from plumbum import cli class MyApp(cli.Application):    verbose = cli.Flag(["v", "verbose"], help = "If given, I will be very talkative")     def main(self, filename):        print("I will now read {0}".fORMat(filename))        if self.verbose:            print("Yadda " * 200) if __name__ == "__main__":    MyApp.run()

你可以运行该程序：

$ python example.py fooI will now read foo $ python example.py --helpexample.py v1.0 Usage: example.py [SWITCHES] filenameMeta-switches:    -h, --help                 Prints this help message and quits    --version                  Prints the program's version and quits Switches:    -v, --verbose              If given, I will be very talkative

到现在为止，你只看到了非常基本的使用。我们现在开始探索该库。

新版本 1.6.1： 你可以直接运行应用程序 MyApp()，不需要参数，也不需要调用 .main()。

应用程序

Application 类是你的应用程序的“容器”，该“容器”由一个你需要实现的main()方法和任何数量公开选项函数和属性。你的应用程序的入口是类方法 run，该方法实例化你的类、解析参数、调用所有的选项函数，然后使用给的位置参数来调用main()函数。为了从命令行运行你的应用程序，你所要做的是：

if __name__ == "__main__":    MyApp.run()

除了 run() 和 main()，Application 类还公开了两个内置的选项函数：help() 和 version()，分别用于显示帮助和程序的版本。默认情况下，--hep 和 -h 会调用 help()，--version 和 -v 会调用 version()，这些函数被调用后会显示相应的信息然后退出（没有处理任何其他选项）。

你可以通过定义类属性来自定义 help() 和 version() 显示的信息，比如 PROGNAME、 VERSION 和 DESCRIPTION。举例：

class MyApp(cli.Application):    PROGNAME = "Foobar"    VERSION = "7.3"

颜色

新版本 1.6

该库也支持终端字符颜色控制。你可以直接将 PROGNAME, VERSION 和 DESCRIPTION 变为带颜色的字符串。如果你给 PROGNAME 设置了颜色，你会得到自定义的程序名字和颜色。使用方法字符串的颜色可以通过设置 COLOR_USAGE 来生效，不同选项组的颜色可以通过设置 COLOR_GROUPS 字典来生效。

举例如下：

class MyApp(cli.Application):    PROGNAME = colors.green    VERSION = colors.blue | "1.0.2"    COLOR_GROUPS = {"Meta-switches" : colors.bold & colors.yellow}    opts =  cli.Flag("--ops", help=colors.magenta | "This is help")

SimpleColorCLI.py 1.0.2 Usage:    SimpleColorCLI.py [SWITCHES] Meta-switches    -h, --help         Prints this help message and quits    --help-all         Print help messages of all subcommands and quit    -v, --version      Prints the program's version and quits Switches    --ops              This is help

选项函数

switch 装饰器是该 CLI 开发工具包的“灵魂”，它会公开你的 CLI 应用程序的方法来作为 CLI 命令行选项，这些方法运行通过命令行来调用。我们测试下如下应用：

class MyApp(cli.Application):    _allow_root = False       # provide a default     @cli.switch("--log-to-file", str)    def log_to_file(self, filename):        """Sets the file into which logs will be emitted"""        logger.addHandler(FileHandle(filename))     @cli.switch(["-r", "--root"])    def allow_as_root(self):        """If given, allow running as root"""        self._allow_root = True     def main(self):        if os.geteuid() == 0 and not self._allow_root:            raise ValueError("cannot run as root")

当程序运行时，选项函数通过相应的参数被调用。比如，$ ./myapp.py --log-to-file=/tmp/log 将被转化成调用 app.log_to_file("/tmp/log")。在选项函数被执行后，程序的控制权会被传递到 main 方法。

注意

方法的文档字符串和参数名字会被用来渲染帮助信息，尽量保持你的代码 DRY。

autoswitch 可以从函数名字中推断出选项的名称，举例如下：

@cli.autoswitch(str)def log_to_file(self, filename):    pass

这会将选项函数和 --log-to-file 绑定。

选项参数

如上面例子所示，选项函数可能没有参数（不包括 self）或者有一个参数。如果选项函数接受一个参数，必须指明该参数的类型。如果你不需要特殊的验证，只需传递 str，否则，您可能会传递任何类型（或实际上可调用的任何类型），该类型将接收一个字符串并将其转换为有意义的对象。如果转换是不可行的，那么会抛出 TypeError 或者 ValueError 异常。

举例：

class MyApp(cli.Application):    _port = 8080     @cli.switch(["-p"], int)    def server_port(self, port):        self._port = port     def main(self):        print(self._port)

$ ./example.py -p 1717$ ./example.py -p fooArgument of -p expected to be <type 'int'>, not 'foo':    ValueError("invalid literal for int() with base 10: 'foo'",)

工具包包含两个额外的“类型”（或者是是验证器）：Range 和 Set。Range 指定一个最小值和***值，限定一个整数在该范围内（闭区间）。Set 指定一组允许的值，并且期望参数匹配这些值中的一个。示例如下：

class MyApp(cli.Application):    _port = 8080    _mode = "tcp"     @cli.switch("-p", cli.Range(1024,65535))    def server_port(self, port):        self._port = port     @cli.switch("-m", cli.Set("TCP", "UDP", case_sensitive = False))    def server_mode(self, mode):        self._mode = mode     def main(self):        print(self._port, self._mode)

$ ./example.py -p 17Argument of -p expected to be [1024..65535], not '17':    ValueError('Not in range [1024..65535]',)$ ./example.py -m fooArgument of -m expected to be Set('udp', 'tcp'), not 'foo':    ValueError("Expected one of ['UDP', 'TCP']",)

注意 工具包中还有其他有用的验证器：ExistingFile（确保给定的参数是一个存在的文件），ExistingDirectory（确保给定的参数是一个存在的目录），NonexistentPath（确保给定的参数是一个不存在的路径）。所有这些将参数转换为本地路径。

可重复的选项

很多时候，你需要在同一个命令行中多次指定某个选项。比如，在 GCc 中，你可能使用 -I 参数来引入多个目录。默认情况下，选项只能指定一次，除非你给 switch 装饰器传递 list = True 参数。

class MyApp(cli.Application):    _dirs = []     @cli.switch("-I", str, list = True)    def include_dirs(self, dirs):        self._dirs = dirs     def main(self):        print(self._dirs)

$ ./example.py -I/foo/bar -I/usr/include['/foo/bar', '/usr/include']

注意 选项函数只被调用一次，它的参数将会变成一个列表。

强制的选项

如果某个选项是必须的，你可以给 switch 装饰器传递 mandatory = True 来实现。这样的话，如果用户不指定该选项，那么程序是无法运行的。

选项依赖

很多时候，一个选项的出现依赖另一个选项，比如，如果不给定 -y 选项，那么 -x 选项是无法给定的。这种限制可以通过给 switch 装饰器传递 requires 参数来实现，该参数是一个当前选项所依赖的选项名称列表。如果不指定某个选项所依赖的其他选项，那么用户是无法运行程序的。

class MyApp(cli.Application):    @cli.switch("--log-to-file", str)    def log_to_file(self, filename):        logger.addHandler(logging.FileHandler(filename))     @cli.switch("--verbose", requires = ["--log-to-file"])    def verbose(self):        logger.setLevel(logging.DEBUG)

$ ./example --verboseGiven --verbose, the following are missing ['log-to-file']

警告 选项函数的调用顺序和命令行指定的选项的顺序是一致的。目前不支持在程序运行时计算选项函数调用的拓扑顺序，但是将来会改进。

选项互斥

有些选项依赖其他选项，但是有些选项是和其他选项互斥的。比如，--verbose 和 --terse 同时存在是不合理的。为此，你可以给 switch 装饰器指定 excludes 列表来实现。

class MyApp(cli.Application):    @cli.switch("--log-to-file", str)    def log_to_file(self, filename):        logger.addHandler(logging.FileHandler(filename))     @cli.switch("--verbose", requires = ["--log-to-file"], excludes = ["--terse"])    def verbose(self):        logger.setLevel(logging.DEBUG)     @cli.switch("--terse", requires = ["--log-to-file"], excludes = ["--verbose"])    def terse(self):        logger.setLevel(logging.WARNING)

$ ./example --log-to-file=log.txt --verbose --terseGiven --verbose, the following are invalid ['--terse']

选项分组

如果你希望在帮助信息中将某些选项组合在一起，你可以给 switch 装饰器指定 group = "Group Name", Group Name 可以是任意字符串。当显示帮助信息的时候，所有属于同一个组的选项会被聚合在一起。注意，分组不影响选项的处理，但是可以增强帮助信息的可读性。

选项属性

很多时候只需要将选项的参数存储到类的属性中，或者当某个属性给定后设置一个标志。为此，工具包提供了 SwitchAttr，这是一个数据描述符，用来存储参数。 该工具包还提供了两个额外的 SwitchAttr:Flag（如果选项给定后，会给其赋予默认值）和 CountOf （某个选项出现的次数）。

class MyApp(cli.Application):    log_file = cli.SwitchAttr("--log-file", str, default = None)    enable_logging = cli.Flag("--no-log", default = True)    verbosity_level = cli.CountOf("-v")     def main(self):        print(self.log_file, self.enable_logging, self.verbosity_level)

$ ./example.py -v --log-file=log.txt -v --no-log -vvvlog.txt False 5

环境变量

新版本 1.6

你可以使用 envname 参数将环境变量作为 SwitchAttr 的输入。举例如下：

class MyApp(cli.Application):    log_file = cli.SwitchAttr("--log-file", str, envname="MY_LOG_FILE")     def main(self):        print(self.log_file)

$ MY_LOG_FILE=this.log ./example.pythis.log

在命令行给定变量值会覆盖相同环境变量的值。

Main

一旦当所有命令行参数被处理后 ，main() 方法会获取程序的控制，并且可以有任意数量的位置参数，比如，在 cp -r /foo /bar 中, /foo 和 /bar 是位置参数。程序接受位置参数的数量依赖于 main() 函数的声明：如果 main 方法有 5 个参数，2 个是有默认值的，那么用户最少需要提供 3 个位置参数并且总数量不能多于 5 个。如果 main 方法的声明中使用的是可变参数（*args），那么位置参数的个数是没有限制的。

class MyApp(cli.Application):    def main(self, src, dst, mode = "normal"):        print(src, dst, mode)

$ ./example.py /foo /bar/foo /bar normal$ ./example.py /foo /bar spam/foo /bar spam$ ./example.py /fooExpected at least 2 positional arguments, Got ['/foo']$ ./example.py /foo /bar spam baconExpected at most 3 positional arguments, got ['/foo', '/bar', 'spam', 'bacon']

注意 该方法的声明也用于生成帮助信息，例如：

Usage:  [SWITCHES] src dst [mode='normal']

使用可变参数：

class MyApp(cli.Application):    def main(self, src, dst, *eggs):        print(src, dst, eggs)

$ ./example.py a b c da b ('c', 'd')$ ./example.py --helpUsage:  [SWITCHES] src dst eggs...Meta-switches:    -h, --help                 Prints this help message and quits    -v, --version              Prints the program's version and quits

位置验证

新版本 1.6

你可以使用 cli.positional 装饰器提供的验证器来验证位置参数。只需在装饰器中传递与 main 函数中的相匹配的验证器即可。例如：

class MyApp(cli.Application):    @cli.positional(cli.ExistingFile, cli.NonexistentPath)    def main(self, infile, *outfiles):        "infile is a path, outfiles are a list of paths, proper errors are given"

如果你的程序只在 Python 3 中运行，你可以使用注解来指定验证器，例如：

class MyApp(cli.Application):    def main(self, infile : cli.ExistingFile, *outfiles : cli.NonexistentPath):    "Identical to above MyApp"

如果 positional 装饰器存在，那么注解会被忽略。

子命令

新版本 1.1

随着 CLI 应用程序的扩展，功能变的越来越多，一个通常的做法是将其逻辑分成多个子应用（或者子命令）。一个典型的例子是版本控制系统，比如 git，git 是根命令，在这之下的子命令比如 commit 或者 push 是嵌套的。git 甚至支持命令别名，这运行用户自己创建一些子命令。Plumbum 写类似这样的程序是很轻松的。

在我们开始了解代码之前，先强调两件事情：

• 在 Plumbum 中，每个子命令都是一个完整的 cli.Application 应用，你可以单独执行它，或者从所谓的根命令中分离出来。当应用程序单独执行是，它的父属性是 None，当以子命令运行时，它的父属性指向父应用程序。同样，当父应用使用子命令执行时，它的内嵌命令被设置成内嵌应用。

• 每个子命令只负责它自己的选项参数（直到下一个子命令）。这允许应用在内嵌应用调用之前来处理它自己的选项和位置参数。例如 git --foo=bar spam push origin --tags：根应用 git 负责选项 --foo 和位置选项 spam ，内嵌应用 push 负责在它之后的参数。从理论上讲，你可以将多个子应用程序嵌套到另一个应用程序中，但在实践中，通常嵌套层级只有一层。

这是一个模仿版本控制系统的例子 geet。我们有一个根应用 Geet ，它有两个子命令 GeetCommit 和 GeetPush：这两个子命令通过 subcommand 装饰器来将其附加到根应用。

class Geet(cli.Application):    """The l33t version control"""    VERSION = "1.7.2"     def main(self, *args):        if args:            print("Unknown command {0!r}".format(args[0]))            return 1   # error exit code        if not self.nested_command:           # will be ``None`` if no sub-command follows            print("No command given")            return 1   # error exit code @Geet.subcommand("commit")                    # attach 'geet commit'class GeetCommit(cli.Application):    """creates a new commit in the current branch"""     auto_add = cli.Flag("-a", help = "automatically add changed files")    message = cli.SwitchAttr("-m", str, mandatory = True, help = "sets the commit message")     def main(self):        print("doing the commit...") @Geet.subcommand("push")                      # attach 'geet push'class GeetPush(cli.Application):    """pushes the current local branch to the remote one"""    def main(self, remote, branch = None):        print("doing the push...") if __name__ == "__main__":    Geet.run()

注意

• 由于 GeetCommit 也是一个 cli.Application，因此你可以直接调用 GeetCommit.run() （这在应用的上下文是合理的）

• 你也可以不用装饰器而使用 subcommand 方法来附加子命令：Geet.subcommand("push", GeetPush)

以下是运行该应用程序的示例：

$ python geet.py --helpgeet v1.7.2The l33t version control Usage: geet.py [SWITCHES] [SUBCOMMAND [SWITCHES]] args...Meta-switches:    -h, --help                 Prints this help message and quits    -v, --version              Prints the program's version and quits Subcommands:    commit                     creates a new commit in the current branch; see                               'geet commit --help' for more info    push                       pushes the current local branch to the remote                               one; see 'geet push --help' for more info $ python geet.py commit --helpgeet commit v1.7.2creates a new commit in the current branch Usage: geet commit [SWITCHES]Meta-switches:    -h, --help                 Prints this help message and quits    -v, --version              Prints the program's version and quits Switches:    -a                         automatically add changed files    -m VALUE:str               sets the commit message; required $ python geet.py commit -m "foo"doing the commit...

配置解析器

应用程序的另一个常见的功能是配置文件解析器，解析后台 INI 配置文件：Config （或者 ConfigINI）。使用示例：

from plumbum import cli with cli.Config('~/.myapp_rc') as conf:    one = conf.get('one', '1')    two = conf.get('two', '2')

如果配置文件不存在，那么将会以当前的 key 和默认的 value 来创建一个配置文件，在调用 .get 方法时会得到默认值，当上下文管理器存在时，文件会被创建。如果配置文件存在，那么该文件将会被读取并且没有任何改变。你也可以使用 [] 语法来强制设置一个值或者当变量不存在时获取到一个 ValueError。如果你想避免上下文管理器，你也可以使用 .read 和 .write。

ini 解析器默认使用 [DEFAULT] 段，就像 Python 的 ConfigParser。如果你想使用一个不同的段，只需要在 key 中通过 . 将段和标题分隔开。比如 conf['section.item'] 会将 item 放置在 [section] 下。所有存储在 ConfigINI 中的条目会被转化成 str，str 是经常返回的。

终端实用程序

在 plumbum.cli.terminal 中有多个终端实用程序，用来帮助制作终端应用程序。

get_terminal_size(default=(80,25)) 允许跨平台访问终端屏幕大小，返回值是一个元组 (width, height)。还有几个方法可以用来询问用户输入，比如 readline, ask, choose 和 prompt 都是可用的。

Progress(iterator) 可以使你快速地从迭代器来创建一个进度条。简单地打包一个 slow 迭代器并迭代就会生成一个不错的基于用户屏幕宽度的文本进度条，同时会显示剩余时间。如果你想给 fast 迭代器创建一个进度条，并且在循环中包含代码，那么请使用 Progress.wrap 或者 Progress.range。例如：

for i in Progress.range(10):    time.sleep(1)

如果在终端中有其他输出，但是仍然需要一个进度条，请传递 has_output=True 参数来禁止进度条清除掉历史输出。

在 plumbum.cli.image 中提供了一个命令行绘图器（Image）。它可以绘制一个类似 PIL 的图像：

Image().show_pil(im)

Image 构造函数接受一个可选的 size 参数（如果是  None，那么默认是当前终端大小）和一个字符比例，该比例来自当前字符的高度和宽度的度量，默认值是 2.45。如果设置为 None，ratio  将会被忽略，图像不再被限制成比例缩放。要直接绘制一个图像，show 需要一个文件名和一对参数。show_pil 和 show_pil_double 方法直接接受一个 PIL-like 对象。为了从命令行绘制图像，该模块可以直接被运行：python -m plumbum.cli.image myimage.png。

看完上述内容，你们掌握如何用Plumbum开发Python命令行工具的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注编程网Python频道，感谢各位的阅读！