在我的前一篇文章中, ,我们研究了如何从头开始构建一个CLI工具。现在,让我们采取下一步 - 如何使它变得好? 最终,关键在于易于使用。 一个设计好的CLI对用户来说是直观的,可预测的和高效的。 掌握命令行艺术:开发强大的工具的最终指南 掌握命令行艺术:开发强大的工具的最终指南 为了示范,我们将使用 ,但这些原则适用于几乎任何您可能使用的 CLI 框架。 点击 Python 图书馆 参数 大多数CLI工具都接受用户的输入,在大多数情况下,这个输入不是互动的,它以用户的输入形式出现。 这决定了工具是如何运行的。 parameters 例如,该 命令至少需要两个参数: cp 
 
 
 通往要复制的文件或目录的路径,以及 通往目的地的道路。 它还可以接受可选参数,如 它可以实现 verbose 输出。 -v 一般来说,有两种类型的参数: 和 在大多数 CLI 库中,所需参数被称为 (或位置参数),并称为可选参数 . required optional arguments options 积极论点 正如名字所暗示的, 用户以特定的顺序提供值,而工具则相应地解释它们。 positional arguments 例如,如果 命令预计两个定位论点 - 和 用户将其称为: cp 来源 目的地 cp source destination
 即使您的工具需要输入,也常常是繁琐的(和不必要的),让用户手动指定每个值。 . if you can provide a sensible default, make it an option instead of an argument 例如,a 参数可以偏移到 强迫用户记住位置并始终传递信息不会增加价值 - 它只是增加摩擦。 --log-level info 多种论点 有时,一个工具可能需要接受 一个单一的参数. 一个常见的例子是指定多个源文件来复制到一个目标目录. 这允许用户运行一个命令而不是多个: multiple values cp source1 source2 destination
 有几个警告 - 通常, 您的代码(而不是参数解析器)必须处理额外的验证和逻辑。 only one argument 选择 允许用户按名称指定参数,通常在表格中 如果用户没有提供一个选项,该工具会使用其默认值。 Options --option value 例如: --log-level debug
 一个特殊类型的选项是旗帜 - 它不需要一个值. 旗帜的存在只会改变一种行为,例如允许无语的输出: --verbose
 选项名称应该是 用户可以很容易地理解他们的目的。 clear and descriptive 实施示例: @click.command()
@click.option('--verbose', is_flag=True)
@click.option('--log-level', default="info")
@click.argument('srcs', nargs=-1)
@click.argument('dst')
def copy(verbose: bool, log_level: str, srcs: tuple[str, ...], dst: str):
   ...
 现在,该工具可以用几种方式调用: cp --verbose --log-level trace source1 source2 destination
cp source destination
 短选项 到目前为止,我们已经使用了长的选项名称,这些名称是脚本的理想选择,因为它们是自我解释的,一眼就能理解。 然而,对于快速、一次性命令,用户往往更喜欢 像 相反, 在引入短表格时要有选择性. 并非每个选项都需要一个。 如果你的工具有许多选项,你会很快用完直观的字母 - 特别是因为多个选项可能从同一个开始。 . short options -v --verbose frequently used options 例子: @click.command()
@click.option('-v', '--verbose', is_flag=True)
@click.option('--log-level', default="info")
@click.argument('srcs', nargs=-1)
@click.argument('dst')
def copy(verbose: bool, log_level: str, srcs: tuple[str, ...], dst: str):
   ...
 现在这两种形式都起作用: cp -v source destination
cp --verbose source destination
 验证用户输入并快速失败 一个强大的 CLI 工具应该 并通过一个清晰、可操作的消息失败.大多数CLI框架支持此模式。 validate user input early 例如,Click 可以自动执行有效的日志级别和路径参数: @click.command()
@click.option('-v', '--verbose', is_flag=True)
@click.option('--log-level', default="info", type=click.Choice(["debug", "info", "error"]))
@click.argument('srcs', nargs=-1, type=click.Path())
@click.argument('dst', type=click.Path())
def copy(verbose: bool, log_level: str, srcs: tuple[str, ...], dst: str):
   ...
 However, you may still need  在我们的 例子: custom logic copy 
 
 
 如果有一个源,目的地可能是文件或目录。 如果有多个源,目的地必须是一个目录,否则文件可能会意外地相互重写。 一般的 CLI 库不会自动处理此类案例,因此这种验证必须存在于您的代码中。 帮助信息 一个好的工具总是提供一个好的工具 . help message 用户应该能够运行类似的 要看: --help 
 
 
 
 哪些参数可用 他们的意义 接受的类型或值(例如,有效的日志级别) 一个清晰的帮助消息可以节省时间,减少错误,并提高用户对工具的信任。 跟踪你的生态系统模式 最后,伟大的CLI工具感觉 研究你的环境中的其他工具,并遵循他们的惯例 - 特别是对于 . native naming options and arguments 例如,在Unix世界中,诸如 , ,和 全部使用 和 作为立场论点,与 总是先行 . cp mv rsync source destination source destination 常见的名称和熟悉的选项字母( 对于口语, 为了回归, 干燥的跑步, 帮助)让您的工具无缝融入用户的工作流程。 -v -r -n -h/--help 当你的工具感觉像是生态系统的自然部分时,用户将更有可能采用它 - 并享受使用它。 其他方面 除了参数和论点之外,还有几个其他因素区分一个 这些方面影响您的工具如何与脚本集成,用户如何调试问题,以及它如何容易融入更大的工作流程。 好 出口代码 每个程序返回一个 此代码允许呼叫者知道程序是否成功或失败。 exit code 根据公约: 
 
 
 0 意味着成功 任何非零值表示错误 虽然出口代码没有通用标准,但至少使用 . exit with a non-zero code on any error 为了更好的一致性,考虑遵循从 这些在Unix世界中被广泛认可。 先进的 Bash-Script 指南 你也应该 把它们纳入到 当用户或自动化系统了解输出代码3的含义时,他们可以更智能地处理错误(例如,重置,跳过或警报)。 document your exit codes --help 斯特拉克 vs 斯特拉克 一个良好的 CLI 工具可以区分其两个标准输出流: 
 
 
 STDOUT - 对于正常的预期输出 STDERR - 对于错误、警告或诊断信息 这种分离允许用户和脚本独立处理每个流,例如,用户可以将正常输出重定向到一个文件,同时在控制台上保持错误消息的可见性: mytool > output.txt
 或删除错误: mytool 2>/dev/null
 如果您的工具将数据和错误都写入STDOUT,用户将需要手动过滤输出 - 这很脆弱。 特别是如果您的工具的输出被其他程序消耗,保持STDOUT的清洁性和可预测性至关重要。 输出格式 如果您的工具生成可能被其他工具或脚本消耗的数据,则支持 JSON 或 YAML 等格式。 machine-readable output 例如: mytool --output json
 这使得自动化变得更容易 - 其他工具可以使用标准解析器,而不是依赖于脆弱的字符串解析器,每当间隔、对齐或点缀变化时就会被打破。 但是,不要牺牲人类的可读性. 许多用户仍然会互动地运行您的工具. 最好的方法是: 
 
 
 默认到人体可读的输出(零格式文本) 提供一个旗帜(例如 --json 或 --format 若要支持多个格式)用于结构化输出 一些CLI工具还提供 ,在写到终端时发送漂亮的文本,但在输入另一个流程时发送JSON - 类似于如何 或 行事 auto-detection kubectl gh 错误消息 一个好的错误信息应该是: 
 
 
 
 清晰 - 说明发生了什么错误 可操作 - 建议如何修复它 一致 - 使用相同的色调和结构 坏例子: Error: failed
 更好的例子: Error: Could not open file '/tmp/input.txt' — file not found.
Hint: Verify that the path is correct and you have read permissions.
 良好的错误处理可以节省用户的时间,并帮助他们建立对您的工具的信任。 传说与 Verbosity 用户欣赏对他们看到多少信息的控制。 
 
 
 
 安静,最小输出 --verbose 用于详细的信息  for developer-level tracing --debug 设计您的日志级别,以便用户可以为其背景选择合适的信息量。 当与适当的输出代码相结合时,这些级别使调试和自动化更顺利。 响应性和性能 如果您的 CLI 执行重型操作,请考虑提供 或 例如: progress indicators spinners Downloading files... 45% complete
 同时,当工具在非交互模式下运行时(例如作为脚本的一部分)避免不必要的动画或输出。 结论 构建一个 CLI 工具相对简单。  one — that’s the real craft. A good command-line tool feels natural, behaves predictably, and quietly disappears into the user’s workflow. It doesn’t force users to adapt to  它适应了用户已经工作的方式。 good 它 在这篇文章中,我们研究了这项经验的贡献: 
 
 
 
 
 
 
 清晰和一致的参数,平衡简单性和灵活性 传达成功或失败的有意义的退出代码 正确使用STDOUT和STDERR来将数据与诊断分开 可读和结构化的输出格式,适用于人类和机器 有用的错误信息和可预测的行为 遵守你的生态系统的惯例,让你的工具从一开始就感觉熟悉。 最终,最好的 CLI 工具都有一个共同点:它们 他们快速开始,快速失败,清楚地解释自己,并无缝集成到更大的系统和脚本中。 respect the user’s time 如果你记住这些原则 - 清晰度,一致性和对用户的同情 - 你的 CLI 工具不仅会 ;它将是一个乐趣使用。 工作

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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如何设计一个开发人员实际上喜欢使用的CLI工具

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