


Cara Membina Sembang Interaktif untuk Python CLI Anda Menggunakan Introspeksi, Klik dan Pemformatan Kaya
Jika anda pernah mahu menjadikan CLI anda lebih interaktif dan dinamik, membina sistem interaksi arahan masa nyata boleh menjadi jawapannya. Dengan memanfaatkan keupayaan introspeksi Python, Klik untuk mengurus arahan dan Kaya untuk memformat output, anda boleh mencipta CLI yang berkuasa dan fleksibel yang bertindak balas dengan bijak kepada input pengguna. Daripada mengekod keras setiap perintah secara manual, CLI anda boleh menemui dan melaksanakan perintah secara automatik, menjadikan pengalaman pengguna lebih lancar dan lebih menarik.
Kekacauan konsol berwarna-warni: di mana arahan Klik bertemu dengan output Kaya—kerana terminal pun suka menunjuk-nunjuk dalam gaya!
Mengapa Gunakan Klik dan Markdown?
Klik memudahkan pengurusan arahan, penghuraian hujah dan penjanaan bantuan. Ia juga membolehkan penstrukturan arahan dan pengendalian pilihan yang mudah.
Kaya membolehkan anda mengeluarkan Markdown yang diformat dengan cantik terus dalam terminal, menjadikan hasil bukan sahaja berfungsi tetapi juga menarik secara visual.
Dengan menggabungkan kedua-dua perpustakaan ini dengan introspeksi Python, anda boleh membina ciri sembang interaktif yang menemui dan melaksanakan arahan secara dinamik sambil memaparkan output dalam format yang kaya dan boleh dibaca. Untuk contoh praktikal, lihat cara StoryCraftr menggunakan pendekatan serupa untuk menyelaraskan aliran kerja penulisan dipacu AI: https://storycraftr.app.
Membina Sistem Sembang Interaktif
1. Sediakan Perintah Sembang Asas
Arahan sembang memulakan sesi, membolehkan pengguna berinteraksi dengan CLI. Di sini, kami menangkap input pengguna, yang akan dipetakan secara dinamik kepada arahan Klik yang sesuai.
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. Introspeksi untuk Menemui dan Melaksanakan Perintah
Menggunakan introspeksi Python, kami menemui arahan yang tersedia secara dinamik dan melaksanakannya. Satu bahagian penting di sini ialah arahan Klik adalah fungsi yang dihias. Untuk melaksanakan logik sebenar, kita perlu memanggil fungsi yang tidak dihias (iaitu, panggilan balik).
Begini cara anda boleh melaksanakan arahan secara dinamik menggunakan introspeksi dan mengendalikan penghias Click:
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)
Bagaimana Ini Berfungsi?
- Penghuraian Input: Kami menggunakan shlex.split untuk mengendalikan input seperti argumen baris arahan. Ini memastikan rentetan yang dipetik dan aksara khas diproses dengan betul.
- Modul dan Carian Perintah: Input dibahagikan kepada module_name dan command_name. Nama arahan diproses untuk menggantikan tanda sempang dengan garis bawah untuk dipadankan dengan nama fungsi Python.
- Introspeksi: Kami menggunakan getattr() untuk mengambil fungsi arahan secara dinamik daripada modul. Jika ia adalah arahan Klik (iaitu, mempunyai atribut panggil balik), kami mengakses logik fungsi sebenar dengan menanggalkan penghias Klik.
- Pelaksanaan Perintah: Sebaik sahaja kami mendapatkan semula fungsi yang tidak dihias, kami lulus hujah dan memanggilnya, sama seperti kami menggunakan fungsi Python secara langsung.
3. Contoh Perintah CLI
Mari kita pertimbangkan beberapa contoh arahan dalam modul projek yang pengguna boleh panggil secara interaktif melalui sembang:
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]")
Melaksanakan Antara Muka Sembang
Untuk menjalankan sistem sembang interaktif:
- Pastikan modul anda (seperti projek) disenaraikan dalam command_modules.
- Jalankan arahan:
@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]")
Setelah sesi bermula, pengguna boleh memasukkan arahan seperti:
python your_cli.py chat --project-path /path/to/project
Output akan dipaparkan dalam cara yang diformat dengan baik menggunakan Rich Markdown:
You: project init You: project create "Homepage"
Kesimpulan
Dengan menggabungkan Click for command management, Rich for Markdown formatting dan introspeksi Python, kami boleh membina sistem sembang yang berkuasa dan interaktif untuk CLI. Pendekatan ini membolehkan anda menemui dan melaksanakan perintah secara dinamik sambil mempersembahkan output dalam format yang elegan dan boleh dibaca.
Sorotan Utama:
- Pelaksanaan Perintah Dinamik: Introspeksi membolehkan anda menemui dan menjalankan arahan tanpa mengekodkannya secara keras.
- Keluaran Kaya: Menggunakan Penurunan Berkaya memastikan output mudah dibaca dan menarik secara visual.
- Fleksibiliti: Persediaan ini membolehkan fleksibiliti dalam struktur perintah dan pelaksanaan.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Membina Sembang Interaktif untuk Python CLI Anda Menggunakan Introspeksi, Klik dan Pemformatan Kaya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
