在上两篇文章中，我们介绍了 click 中的”参数“和“选项”，本文将继续深入了解 click，着重讲解它的“命令”和”组“。
本系列文章默认使用 Python 3 作为解释器进行讲解。
若你仍在使用 Python 2，请注意两者之间语法和库的使用差异哦~
Click 中非常重要的特性就是任意嵌套命令行工具的概念，通过 Command 和 Group （实际上是 MultiCommand）来实现。
所谓命令组就是若干个命令（或叫子命令）的集合，也成为多命令。
对于一个普通的命令来说，回调发生在命令被执行的时候。如果这个程序的实现中只有命令，那么回调总是会被触发，就像我们在上一篇文章中举出的所有示例一样。不过像 --help 这类选项则会阻止进入回调。
对于组和多个子命令来说，情况略有不同。回调通常发生在子命令被执行的时候：
@click.group()
@click.option('--debug/--no-debug', default=False)
def cli(debug):
click.echo('Debug mode is %s' % ('on' if debug else 'off'))
@cli.command() # @cli, not @click!
def sync():
click.echo('Syncing')执行效果如下：
Usage: tool.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
--debug / --no-debug
--help Show this message and exit.
Commands:
sync
$ tool.py --debug sync
Debug mode is on
Syncing在上面的示例中，我们将函数 cli 定义为一个组，把函数 sync 定义为这个组内的子命令。当我们调用 tool.py --debug sync 命令时，会依次触发 cli 和 sync 的处理逻辑（也就是命令的回调）。
从上面的例子可以看到，命令组 cli 接收的参数和子命令 sync 彼此独立。但是有时我们希望在子命令中能获取到命令组的参数，这就可以用 Context 来实现。
每当命令被调用时，click 会创建新的上下文，并链接到父上下文。通常，我们是看不到上下文信息的。但我们可以通过 pass_context 装饰器来显式让 click 传递上下文，此变量会作为第一个参数进行传递。
@click.group()
@click.option('--debug/--no-debug', default=False)
@click.pass_context
def cli(ctx, debug):
# 确保 ctx.obj 存在并且是个 dict。 (以防 `cli()` 指定 obj 为其他类型
ctx.ensure_object(dict)
ctx.obj['DEBUG'] = debug
@cli.command()
@click.pass_context
def sync(ctx):
click.echo('Debug is %s' % (ctx.obj['DEBUG'] and 'on' or 'off'))
if __name__ == '__main__':
cli(obj={})在上面的示例中：
- 通过为命令组
cli和子命令sync指定装饰器click.pass_context，两个函数的第一个参数都是ctx上下文 - 在命令组
cli中，给上下文的obj变量（字典）赋值 - 在子命令
sync中通过ctx.obj['DEBUG']获得上一步的参数 - 通过这种方式完成了从命令组到子命令的参数传递
默认情况下，调用子命令的时候才会调用命令组。而有时你可能想直接调用命令组，通过指定 click.group 的 invoke_without_command=True 来实现：
@click.group(invoke_without_command=True)
@click.pass_context
def cli(ctx):
if ctx.invoked_subcommand is None:
click.echo('I was invoked without subcommand')
else:
click.echo('I am about to invoke %s' % ctx.invoked_subcommand)
@cli.command()
def sync():
click.echo('The subcommand')调用命令有：
$ tool
I was invoked without subcommand
$ tool sync
I am about to invoke sync
The subcommand在上面的示例中，通过 ctx.invoked_subcommand 来判断是否由子命令触发，针对两种情况打印日志。
除了使用 click.group 来定义命令组外，你还可以自定义命令组（也就是多命令），这样你就可以延迟加载子命令，这会很有用。
自定义多命令需要实现 list_commands 和 get_command 方法：
import click
import os
plugin_folder = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'commands')
class MyCLI(click.MultiCommand):
def list_commands(self, ctx):
rv = [] # 命令名称列表
for filename in os.listdir(plugin_folder):
if filename.endswith('.py'):
rv.append(filename[:-3])
rv.sort()
return rv
def get_command(self, ctx, name):
ns = {}
fn = os.path.join(plugin_folder, name + '.py') # 命令对应的 Python 文件
with open(fn) as f:
code = compile(f.read(), fn, 'exec')
eval(code, ns, ns)
return ns['cli']
cli = MyCLI(help='This tool\'s subcommands are loaded from a '
'plugin folder dynamically.')
# 等价方式是通过 click.command 装饰器，指定 cls=MyCLI
# @click.command(cls=MyCLI)
# def cli():
# pass
if __name__ == '__main__':
cli()当有多个命令组，每个命令组中有一些命令，你想把所有的命令合并在一个集合中时，click.CommandCollection 就派上了用场：
@click.group()
def cli1():
pass
@cli1.command()
def cmd1():
"""Command on cli1"""
@click.group()
def cli2():
pass
@cli2.command()
def cmd2():
"""Command on cli2"""
cli = click.CommandCollection(sources=[cli1, cli2])
if __name__ == '__main__':
cli()调用命令有：
$ cli --help
Usage: cli [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
--help Show this message and exit.
Commands:
cmd1 Command on cli1
cmd2 Command on cli2从上面的示例可以看出，cmd1 和 cmd2 分别属于 cli1 和 cli2，通过 click.CommandCollection 可以将这些子命令合并在一起，将其能力提供个同一个命令程序。
Tips：如果多个命令组中定义了同样的子命令，那么取第一个命令组中的子命令。
有时单级子命令可能满足不了你的需求，你甚至希望能有多级子命令。典型地，setuptools 包中就支持多级/链式子命令： setup.py sdist bdist_wheel upload。在 click 3.0 之后，实现链式命令组变得非常简单，只需在 click.group 中指定 chain=True：
@click.group(chain=True)
def cli():
pass
@cli.command('sdist')
def sdist():
click.echo('sdist called')
@cli.command('bdist_wheel')
def bdist_wheel():
click.echo('bdist_wheel called')调用命令则有：
$ setup.py sdist bdist_wheel
sdist called
bdist_wheel called链式命令组中一个常见的场景就是实现管道，这样在上一个命令处理好后，可将结果传给下一个命令处理。
实现命令组管道的要点是让每个命令返回一个处理函数，然后编写一个总的管道调度函数（并由 MultiCommand.resultcallback() 装饰）：
@click.group(chain=True, invoke_without_command=True)
@click.option('-i', '--input', type=click.File('r'))
def cli(input):
pass
@cli.resultcallback()
def process_pipeline(processors, input):
iterator = (x.rstrip('\r\n') for x in input)
for processor in processors:
iterator = processor(iterator)
for item in iterator:
click.echo(item)
@cli.command('uppercase')
def make_uppercase():
def processor(iterator):
for line in iterator:
yield line.upper()
return processor
@cli.command('lowercase')
def make_lowercase():
def processor(iterator):
for line in iterator:
yield line.lower()
return processor
@cli.command('strip')
def make_strip():
def processor(iterator):
for line in iterator:
yield line.strip()
return processor在上面的示例中：
- 将
cli定义为了链式命令组，并且指定 invoke_without_command=True，也就意味着可以不传子命令来触发命令组 - 定义了三个命令处理函数，分别对应
uppercase、lowercase和strip命令 - 在管道调度函数
process_pipeline中，将输入input变成生成器，然后调用处理函数（实际输入几个命令，就有几个处理函数）进行处理
默认情况下，参数的默认值是从通过装饰器参数 default 定义。我们还可以通过 Context.default_map 上下文字典来覆盖默认值：
@click.group()
def cli():
pass
@cli.command()
@click.option('--port', default=8000)
def runserver(port):
click.echo('Serving on http://127.0.0.1:%d/' % port)
if __name__ == '__main__':
cli(default_map={
'runserver': {
'port': 5000
}
})在上面的示例中，通过在 cli 中指定 default_map 变可覆盖命令（一级键）的选项（二级键）默认值（二级键的值）。
我们还可以在 click.group 中指定 context_settings 来达到同样的目的：
CONTEXT_SETTINGS = dict(
default_map={'runserver': {'port': 5000}}
)
@click.group(context_settings=CONTEXT_SETTINGS)
def cli():
pass
@cli.command()
@click.option('--port', default=8000)
def runserver(port):
click.echo('Serving on http://127.0.0.1:%d/' % port)
if __name__ == '__main__':
cli()调用命令则有：
$ cli runserver
Serving on http://127.0.0.1:5000/本文首先介绍了命令的回调调用、上下文，再进一步介绍命令组的自定义、合并、链接、管道等功能，了解到了 click 的强大。而命令组中更加高阶的能力（如命令返回值）则可看官方文档进一步了解。
我们通过介绍 click 的参数、选项和命令已经能够完全实现命令行程序的所有功能。而 click 还为我们提供了许多锦上添花的功能，比如实用工具、参数自动补全等，我们将在下节详细介绍。