巧用Google Fire简化Python命令行程序

2023-11-28 02:08

本文主要是介绍巧用Google Fire简化Python命令行程序,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Hello World

要介绍Fire是什么,看一个简单的例子就明白了

# calc.py
import fireclass Calculator(object):"""A simple calculator class."""def double(self, number):return 2 * numberif __name__ == '__main__':fire.Fire(Calculator)

接下来我们进入bash来执行上面编写的脚本

> python calc.py double 10
20
> python calc.py double --number=16
32

上面是官方的示例代码,有了fire,编写Python的命令行程序就变得非常简单,我们无需再去处理繁琐的命令行参数解析了。接下来我们仿照HelloWorld,编写一个圆周率和阶乘计算的命令行脚本。

实战

import math
import fireclass Math(object):def pi(self, n):s = 0.0for i in range(n):s += 1.0/(i+1)/(i+1)return math.sqrt(6*s)def fact(self, n):s = 1for i in range(n):s *= (i+1)return sif __name__ == '__main__':fire.Fire(Math)

接下来我们运行一下

>  python maths.py pi 10000
3.14149716395
>  python maths.py pi 100000
3.14158310433
>  python maths.py pi 1000000
3.14159169866
>  python maths.py fact 10
3628800
>  python maths.py fact 15
1307674368000
>  python maths.py fact 20
2432902008176640000

Cool,真的非常方便!fire对当前对象结构进行了暴露,将结构信息映射到shell命令行参数上。fire其实有多种暴露模式,接下来我们逐个来看fire都有哪些暴露模式。

暴露模块

fire如果不传递任何参数就可以直接暴露当前模块结构,我们对上面的例子做一下改造,去掉类信息

import math
import firedef pi(n):s = 0.0for i in range(n):s += 1.0/(i+1)/(i+1)return math.sqrt(6*s)def fact(n):s = 1for i in range(n):s *= (i+1)return sif __name__ == '__main__':fire.Fire()

注意Fire函数调用没有任何参数,运行一下

>  python maths.py fact 20
2432902008176640000
>  python maths.py pi 1000000
3.14159169866

暴露函数

fire还可以传递一个函数对象来暴露单个函数,可以让我们在命令行参数上省掉函数名称

import math
import firedef pi(n):s = 0.0for i in range(n):s += 1.0/(i+1)/(i+1)return math.sqrt(6*s)if __name__ == '__main__':fire.Fire(pi)

如果暴露函数那就只能暴露一个函数,如果暴露了两个,那就只有后面一个生效,运行一下

>  python maths.py 1000
3.14063805621

暴露字典

fire可以直接暴露一个模块,将当前模块的所有函数全部暴露,函数名和第一个参数名一致。我们也可以不用暴露整个模块的所有函数,使用字典暴露法就可以选择性地对模块的某些函数进行暴露,顺便还可以替换暴露出来的函数名称。

import math
import firedef pi(n):s = 0.0for i in range(n):s += 1.0/(i+1)/(i+1)return math.sqrt(6*s)def fact(n):s = 1for i in range(n):s *= (i+1)return sif __name__ == '__main__':fire.Fire({"pi[n]": pi})

我们只暴露了pi函数,并且把名字还换掉了,运行一下,看效果

>  python maths.py pi[n] 1000
3.14063805621

如果我们使用原函数名称,就会看到fire列出的友好的报错信息

>  python maths.py pi 1000
Fire trace:
1. Initial component
2. ('Cannot find target in dict:', 'pi', {'pi[n]': <function pi at 0x10a062c08>})
Type:        dict
String form: {'pi[n]': <function pi at 0x10a062c08>}
Length:      1
Usage:       maths.pymaths.py pi[n]

暴露对象

import math
import fireclass Maths(object):def pi(self, n):s = 0.0for i in range(n):s += 1.0/(i+1)/(i+1)return math.sqrt(6*s)def fact(self, n):s = 1for i in range(n):s *= (i+1)return sif __name__ == '__main__':fire.Fire(Maths())

运行

>  python maths.py pi 1000
3.14063805621
>  python maths.py fact 20
2432902008176640000

暴露类

这个我们在上面的实战环节已经演示过了,这里就不在重复粘贴

类 vs 对象

通过上面的例子,我们发现暴露类和暴露对象似乎没有任何区别,那到底该选哪种比较优雅呢?这个要看类的构造器有没有参数,如果是不带参数的构造器,那么类和对象的暴露是没有区别的,但是如果类的构造器有参数,那就不一样了,下面我们改造一下Maths类,增加一个放大系数。

import math
import fireclass Maths(object):def __init__(self, coeff):self.coeff = coeffdef pi(self, n):s = 0.0for i in range(n):s += 1.0/(i+1)/(i+1)return self.coeff * math.sqrt(6*s)def fact(self, n):s = 1for i in range(n):s *= (i+1)return self.coeff * sif __name__ == '__main__':fire.Fire(Maths)

因为Maths的构造器带有参数,所有运行命令行时需要指定构造器参数值

> python maths.py pi 1000 --coeff=2
6.28127611241

如果不指定参数的值,运行时就会报错

> python maths.py pi 1000
Fire trace:
1. Initial component
2. ('The function received no value for the required argument:', 'coeff')
Type:        type
String form: <class '__main__.Maths'>
File:        ~/source/rollado/maths.py
Line:        5
Usage:       maths.py COEFFmaths.py --coeff COEFF

如果改成暴露对象,那么放大系数就是在代码里写死的,无法在命令行进行参数定制了。这就是暴露对象和暴露类的差别,似乎暴露类在功能上更强大一些。

暴露属性

上面的所有例子我们最终暴露的都是函数,要么是模块里的函数,要么是类里的函数。但实际上fire还可以暴露属性,比如我们可以将上面的coeff参数通过命令行进行输出。

> python maths.py coeff --coeff=2
2
> python maths.py coeff --coeff=3
3

再来一个更加简单的例子

# example.py
import fire
english = 'Hello World'
spanish = 'Hola Mundo'
fire.Fire()

运行

$ python example.py english
Hello World
$ python example.py spanish
Hola Mundo

原理

640?wx_fmt=png

命令行中的参数顺序和代码内部对象的树状层次结构呈现一一对应关系。如果fire不带参数暴露了当前的模块,那么第一个参数就应该是这个模块内部的函数名、类名或者是变量名。如果第一个参数是函数,那么接下来的参数就是函数的参数。如果第一个参数是类,那么接下来的参数可能是这个类实例内部的方法或者字段。如果第一个参数是变量名,后面没有参数的话,就直接显示这个变量。如果后面还有参数,那么就把这个变量看成一个对象,然后继续使用后续参数来深入解析这个对象。

在Python里面所有的变量都是对象,包括普通的整数、字符串、浮点数、布尔值等。理论上可以一直将对象结构递归下去,形成一个复杂的链式调用。

链式暴露

接下来我们验证这个理论,尝试一下复杂的链式暴露。

import fireclass Chain(object):def __init__(self):self.value = 1def incr(self):print "incr", self.valueself.value += 1return selfdef decr(self):print "decr", self.valueself.value -= 1return selfdef get(self):return self.valueif __name__ == '__main__':fire.Fire(Chain)

运行一下

> python chains.py incr incr incr decr decr get
incr 1
incr 2
incr 3
decr 4
decr 3
2

Cool! 我们通过在每个方法里面方法self对象自身来实现了漂亮的链式调用效果。

接下来我们尝试对内置字符串对象进行解构

# xyz.py
import firevalue = "hello"if __name__ == '__main__':fire.Fire()

字符串有upper和lower方法,我们反复使用upper和lower,然后观察结果

> python xyz.py value
hello
> python xyz.py value upper
HELLO
> python xyz.py value upper lower
Traceback (most recent call last):File "xyz.py", line 7, in <module>fire.Fire()File "/Users/pyloque/source/pys/.py/lib/python2.7/site-packages/fire/core.py", line 127, in Firecomponent_trace = _Fire(component, args, context, name)File "/Users/pyloque/source/pys/.py/lib/python2.7/site-packages/fire/core.py", line 366, in _Firecomponent, remaining_args)File "/Users/pyloque/source/pys/.py/lib/python2.7/site-packages/fire/core.py", line 542, in _CallCallableresult = fn(*varargs, **kwargs)
TypeError: upper() takes no arguments (1 given)

很不幸,内置的字符串对象似乎不支持链式调用,第一个upper倒是执行成功了。不过fire提供了一个特殊的符号用来解决这个问题。

> python xyz.py value upper - lower
hello
> python xyz.py value upper - lower - upper
HELLO
> python xyz.py value upper - lower - upper - lower
hello

减号用来表示参数的结束,这样后续的参数就不会被当成函数的参数来映射了。

总结

有了Google Fire这样一个小巧的类库,我们就可以从复杂的命令行参数分析中解脱出来了。我们常说写代码要漂亮优雅,没有好的类库,这种理想也不是非常容易实现的。如果没有fire,你有本事试试把复杂的命令行参数解析代码写优雅了给老师我看看。

640?wx_fmt=jpeg

高级文章,关注公众号「码洞」

这篇关于巧用Google Fire简化Python命令行程序的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/428892

相关文章

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

python实现svg图片转换为png和gif

《python实现svg图片转换为png和gif》这篇文章主要为大家详细介绍了python如何实现将svg图片格式转换为png和gif,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录python实现svg图片转换为png和gifpython实现图片格式之间的相互转换延展:基于Py

Python中的getopt模块用法小结

《Python中的getopt模块用法小结》getopt.getopt()函数是Python中用于解析命令行参数的标准库函数,该函数可以从命令行中提取选项和参数,并对它们进行处理,本文详细介绍了Pyt... 目录getopt模块介绍getopt.getopt函数的介绍getopt模块的常用用法getopt模

Python利用ElementTree实现快速解析XML文件

《Python利用ElementTree实现快速解析XML文件》ElementTree是Python标准库的一部分,而且是Python标准库中用于解析和操作XML数据的模块,下面小编就来和大家详细讲讲... 目录一、XML文件解析到底有多重要二、ElementTree快速入门1. 加载XML的两种方式2.

Python如何精准判断某个进程是否在运行

《Python如何精准判断某个进程是否在运行》这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何精准判断某个进程是否在运行,本文为大家整理了3种方法并进行了对比,有需要的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、为什么需要判断进程是否存在二、方法1:用psutil库(推荐)三、方法2:用os.system调用

使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)

《使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)》PPT是一种高效的信息展示工具,广泛应用于教育、商务和设计等多个领域,PPT文档中常常包含丰富的图片内容,这些图片不仅提升了... 目录一、引言二、环境与工具三、python 提取PPT背景图片3.1 提取幻灯片背景图片3.2 提取

Python实现图片分割的多种方法总结

《Python实现图片分割的多种方法总结》图片分割是图像处理中的一个重要任务,它的目标是将图像划分为多个区域或者对象,本文为大家整理了一些常用的分割方法,大家可以根据需求自行选择... 目录1. 基于传统图像处理的分割方法(1) 使用固定阈值分割图片(2) 自适应阈值分割(3) 使用图像边缘检测分割(4)

一文带你搞懂Python中__init__.py到底是什么

《一文带你搞懂Python中__init__.py到底是什么》朋友们,今天我们来聊聊Python里一个低调却至关重要的文件——__init__.py,有些人可能听说过它是“包的标志”,也有人觉得它“没... 目录先搞懂 python 模块(module)Python 包(package)是啥?那么 __in

使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法

《使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法》LBP特征叫做局部二值模式,常用于纹理特征提取,并在纹理分类中具有较强的区分能力,本文给大家介绍了如何使用Python实现图像LBP特征提取的操作方... 目录一、LBP特征介绍二、LBP特征描述三、一些改进版本的LBP1.圆形LBP算子2.旋转不变的LB