イントロスペクション、クリック、リッチフォーマットを使用して Python CLI の対話型チャットを構築する方法
CLI をよりインタラクティブかつダイナミックにしたいと考えたことがある場合は、リアルタイムのコマンド対話システムを構築することがその答えになる可能性があります。 Python のイントロスペクション機能、コマンドの管理に Click、出力の書式設定に Rich を活用することで、ユーザー入力にインテリジェントに応答する強力で柔軟な CLI を作成できます。各コマンドを手動でハードコーディングする代わりに、CLI がコマンドを自動的に検出して実行できるため、ユーザー エクスペリエンスがよりスムーズで魅力的なものになります。
カラフルなコンソールのカオス: クリック コマンドとリッチな出力が融合します。なぜなら、端末ですらスタイリッシュに見せたがるからです!
クリックとマークダウンを使用する理由
クリックすると、コマンドの管理、引数の解析、ヘルプの生成が簡素化されます。また、コマンドの構造化とオプションの処理も簡単になります。
Rich を使用すると、美しくフォーマットされた Markdown をターミナルに直接出力できるため、機能的なだけでなく視覚的にも魅力的な結果が得られます。
これら 2 つのライブラリと Python イントロスペクションを組み合わせることで、豊富で読みやすい形式で出力を表示しながら、コマンドを動的に検出して実行する対話型チャット機能を構築できます。 実際的な例については、StoryCraftr が同様のアプローチを使用して AI 主導の執筆ワークフローを合理化する方法をご覧ください: https://storycraftr.app.
インタラクティブなチャット システムの構築
1. 基本的なチャットコマンドの設定
チャット コマンドはセッションを初期化し、ユーザーが CLI を操作できるようにします。ここでは、ユーザー入力をキャプチャし、適切なクリック コマンドに動的にマッピングされます。
import os import click import shlex from rich.console import Console from rich.markdown import Markdown console = Console() @click.command() @click.option("--project-path", type=click.Path(), help="Path to the project directory") def chat(project_path=None): """ Start a chat session with the assistant for the given project. """ if not project_path: project_path = os.getcwd() console.print( f"Starting chat for [bold]{project_path}[/bold]. Type [bold green]exit()[/bold green] to quit." ) # Start the interactive session while True: user_input = console.input("[bold blue]You:[/bold blue] ") # Handle exit if user_input.lower() == "exit()": console.print("[bold red]Exiting chat...[/bold red]") break # Call the function to handle command execution execute_cli_command(user_input)
2. コマンドを検出して実行するためのイントロスペクション
Python イントロスペクションを使用して、使用可能なコマンドを動的に検出し、実行します。ここで重要な部分の 1 つは、Click コマンドが装飾された関数であるということです。実際のロジックを実行するには、装飾されていない関数 (つまり、コールバック) を呼び出す必要があります。
イントロスペクションを使用してコマンドを動的に実行し、Click のデコレータを処理する方法は次のとおりです。
import os import click import shlex from rich.console import Console from rich.markdown import Markdown console = Console() @click.command() @click.option("--project-path", type=click.Path(), help="Path to the project directory") def chat(project_path=None): """ Start a chat session with the assistant for the given project. """ if not project_path: project_path = os.getcwd() console.print( f"Starting chat for [bold]{project_path}[/bold]. Type [bold green]exit()[/bold green] to quit." ) # Start the interactive session while True: user_input = console.input("[bold blue]You:[/bold blue] ") # Handle exit if user_input.lower() == "exit()": console.print("[bold red]Exiting chat...[/bold red]") break # Call the function to handle command execution execute_cli_command(user_input)
これはどのように作動しますか?
- 入力解析: コマンドライン引数のように入力を処理するために shlex.split を使用します。これにより、引用符で囲まれた文字列と特殊文字が正しく処理されるようになります。
- モジュールとコマンドの検索: 入力は module_name と command_name に分割されます。コマンド名は、Python 関数名と一致するようにハイフンをアンダースコアに置き換えるように処理されます。
- イントロスペクション: getattr() を使用して、モジュールからコマンド関数を動的に取得します。 Click コマンドの場合 (つまり、コールバック属性がある場合)、Click デコレーターを削除して実際の関数ロジックにアクセスします。
- コマンドの実行: 装飾されていない関数を取得したら、Python 関数を直接呼び出しているかのように、引数を渡して呼び出します。
3. CLI コマンドの例
ユーザーがチャットを通じて対話的に呼び出すことができる、プロジェクト モジュール内のサンプル コマンドをいくつか考えてみましょう。
import inspect import your_project_cmd # Replace with your actual module containing commands command_modules = {"project": your_project_cmd} # List your command modules here def execute_cli_command(user_input): """ Function to execute CLI commands dynamically based on the available modules, calling the undecorated function directly. """ try: # Use shlex.split to handle quotes and separate arguments correctly parts = shlex.split(user_input) module_name = parts[0] command_name = parts[1].replace("-", "_") # Replace hyphens with underscores command_args = parts[2:] # Keep the rest of the arguments as a list # Check if the module exists in command_modules if module_name in command_modules: module = command_modules[module_name] # Introspection: Get the function by name if hasattr(module, command_name): cmd_func = getattr(module, command_name) # Check if it's a Click command and strip the decorator if hasattr(cmd_func, "callback"): # Call the underlying undecorated function cmd_func = cmd_func.callback # Check if it's a callable (function) if callable(cmd_func): console.print( f"Executing command from module: [bold]{module_name}[/bold]" ) # Directly call the function with the argument list cmd_func(*command_args) else: console.print( f"[bold red]'{command_name}' is not a valid command[/bold red]" ) else: console.print( f"[bold red]Command '{command_name}' not found in {module_name}[/bold red]" ) else: console.print(f"[bold red]Module {module_name} not found[/bold red]") except Exception as e: console.print(f"[bold red]Error executing command: {str(e)}[/bold red]")
チャットインターフェイスの実行
対話型チャット システムを実行するには:
- モジュール (プロジェクトなど) が command_modules にリストされていることを確認してください。
- 次のコマンドを実行します。
@click.group() def project(): """Project management CLI.""" pass @project.command() def init(): """Initialize a new project.""" console.print("[bold green]Project initialized![/bold green]") @project.command() @click.argument("name") def create(name): """Create a new component in the project.""" console.print(f"[bold cyan]Component {name} created.[/bold cyan]") @project.command() def status(): """Check the project status.""" console.print("[bold yellow]All systems operational.[/bold yellow]")
セッションが開始されると、ユーザーは次のようなコマンドを入力できます:
python your_cli.py chat --project-path /path/to/project
出力は、Rich Markdown を使用して整形式で表示されます。
You: project init You: project create "Homepage"
結論
コマンド管理用の Click、Markdown フォーマット用の Rich、および Python イントロスペクションを組み合わせることで、CLI 用の強力でインタラクティブなチャット システムを構築できます。このアプローチにより、出力をエレガントで読みやすい形式で表示しながら、コマンドを動的に検出して実行できます。
主なハイライト:
- 動的コマンド実行: イントロスペクションを使用すると、ハードコーディングせずにコマンドを検出して実行できます。
- リッチ出力: リッチ マークダウンを使用すると、出力が読みやすく、視覚的に魅力的になります。
- 柔軟性: この設定により、コマンドの構造と実行に柔軟性が与えられます。
以上がイントロスペクション、クリック、リッチフォーマットを使用して Python CLI の対話型チャットを構築する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
