还记得第一次用argparse写命令行工具的痛苦吗 那密密麻麻的add_argument 每次都要查文档才知道怎么设置参数类型。最要命的是 用户用错了参数 错误信息还特别难懂。我当时就想 这玩意儿能不能简单点呀？

01

偶然间发现了Typer这个框架。说实话 第一眼看到它的代码示例就被震撼到了。

1import typer

2

3def main(name： str， age： int = 20)：

4    """简单的问候程序"""

5    typer.echo(f"Hello {name}， you are {age} years old！")

6

7if __name__ == "__main__"：

8    typer.run(main)

9

就这么几行代码 竟然就能生成一个完整的命令行工具？保存为hello.py然后运行：

1python hello.py John --age 25

2# 输出： Hello John， you are 25 years old！

自动帮你解析参数类型 还有默认值处理。

当时我就觉得这简直是魔法。

02

深入了解后发现 Typer的核心理念就是利用Python的类型提示。你写函数的时候本来就要标注参数类型嘛 Typer直接把这些信息拿来生成CLI接口。

 1from typing import Optional

 2import typer

 3

 4def process_file(

 5    input_file： str，

 6    output_file： Optional[str] = None，

 7    verbose： bool = False，

 8    count： int = 1

 9)：

10    """处理文件的命令行工具"""

11    if verbose：

12        typer.echo(f"Processing {input_file}...")

13

14    # 你的业务逻辑

15    for i in range(count)：

16        typer.echo(f"Round {i+1}")

17

18    if output_file：

19        typer.echo(f"Results saved to {output_file}")

20

21if __name__ == "__main__"：

22    typer.run(process_file)

23

这样用户就能这么调用：

python tool.py input.txt --output-file result.txt --verbose --count 3

参数名自动转换成kebab-case 类型检查也自动完成了。

用过一次就回不去了。

03

真正让我爱上Typer的是它的自动补全功能。以前用argparse写的工具 用户要记住所有参数名 超级麻烦。

Typer可以一键生成shell补全脚本：

 1import typer

 2

 3app = typer.Typer()

 4

 5@app.command()

 6def create(name： str， type： str = "default")：

 7    """创建新项目"""

 8    typer.echo(f"Creating {type} project： {name}")

 9

10@app.command()

11def delete(name： str， force： bool = False)：

12    """删除项目"""

13    if force：

14        typer.echo(f"Force deleting： {name}")

15    else：

16        typer.echo(f"Deleting： {name}")

17

18if __name__ == "__main__"：

19    app()

20

然后生成补全脚本：

1python tool.py --install-completion

之后用Tab键就能补全命令和参数了。

这个功能在团队里推广工具时特别有用 大家用起来就顺手多了。

04

最让我印象深刻的是Typer处理复杂场景的能力。比如需要选择项的时候：

 1from enum import Enum

 2import typer

 3

 4class Color(str， Enum)：

 5    red = "red"

 6    green = "green"

 7    blue = "blue"

 8

 9def paint(color： Color， intensity： float = 1.0)：

10    """给东西上色"""

11    if intensity > 1.0：

12        typer.echo("Intensity too high！"， err=True)

13        raise typer.Exit(1)

14

15    typer.echo(f"Painting with {color.value} at {intensity} intensity")

16

17if __name__ == "__main__"：

18    typer.run(paint)

19

用户输入错误的颜色值时 会自动提示可选项。这种用户体验比自己写验证逻辑强太多了。

还有文件路径验证：

 1from pathlib import Path

 2import typer

 3

 4def backup(source： Path， destination： Path)：

 5    """备份文件或目录"""

 6    if not source.exists()：

 7        typer.echo(f"Source {source} doesn't exist！"， err=True)

 8        raise typer.Exit(1)

 9

10    typer.echo(f"Backing up {source} to {destination}")

11

12if __name__ == "__main__"：

13    typer.run(backup)

14

Path类型自动处理路径解析 还能做存在性检查。

05

项目里大规模使用Typer后 我总结了几个最佳实践。

首先是错误处理要优雅：

 1import typer

 2

 3def risky_operation(file_path： str)：

 4    """可能出错的操作"""

 5    try：

 6        # 你的业务逻辑

 7        process_file(file_path)

 8        typer.echo("Success！"， fg=typer.colors.GREEN)

 9    except Exception as e：

10        typer.echo(f"Error： {e}"， err=True， fg=typer.colors.RED)

11        raise typer.Exit(1)

12

进度条也很实用：

 1import time

 2import typer

 3

 4def long_task(items： int = 100)：

 5    """耗时任务"""

 6    with typer.progressbar(range(items)) as progress：

 7        for item in progress：

 8            time.sleep(0.1)  # 模拟工作

 9

10    typer.echo("Done！")

11

这些小细节让工具用起来更专业。

现在团队里的CLI工具基本都用Typer重写了 开发效率提升不少 用户体验也好很多。如果你还在用argparse写命令行工具 真的建议试试Typer。

类型提示本来就要写的嘛 何不让它们发挥更大价值呢？

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