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作者丨豌豆花下貓
來源丨Python貓?(python_cat）
nox 的作者在去年的 Pycon US 上，做了一場題為《Break the Cycle: Three excellent Python tools to automate repetitive tasks》的分享（B站觀看地址：https://b23.tv/av86640235），她介紹了三個任務自動化工具：tox、nox 和 invoke，本文的話題正好就是最后的 invoke。

1、invoke 可以做什么？

invoke 是從著名的遠程部署工具 Fabric 中分離出來的，它與 paramiko 一起是 Fabric 的兩大最核心的基礎組件。除了作為命令行工具，它專注于“任務執(zhí)行”（task execution），可以標注和組織任務，并通過 CLI（command-line interface，即命令行界面）和 shell 命令來執(zhí)行任務。同樣是任務自動化工具，invoke 與我們之前介紹過的 tox/nox 在側重點上有所不同：

tox/nox 主要是在打包、測試、持續(xù)集成等方面的自動化（當然它們能做的還不止于此）
invoke 則更具普遍性，可以用在任何需要“執(zhí)行任務”的場景，可以是無相關性的任務組，也可以是有順序依賴的分步驟的工作流

invoke 在 Github 上有 2.7K star，十分受歡迎，接下來我們看看它如何使用？

2、怎么使用 invoke？

首先，安裝很簡單：pip install invoke。其次，簡單使用時有以下要素：

任務文件。創(chuàng)建一個 tasks.py 文件。
@task 裝飾器。在一個函數(shù)上添加 @task 裝飾器，即可將該函數(shù)標記為一個任務，接受 invoke 的調度管理。
上下文參數(shù)。給被裝飾的函數(shù)添加一個上下文參數(shù)（context argument），注意它必須作為第一個參數(shù)，而命名按約定可以是c 或ctx 或context 。
命令行執(zhí)行。在命令行中執(zhí)行invoke --list 來查看所有任務，運行invoke xxx 來執(zhí)行名為 xxx 的任務。命令行中的“invoke”可以簡寫成“inv”。

以下是一個簡單的示例：

#?文件名：tasks.py
from?invoke?import?task

@task
def?hello(c):
????print("Hello?world!")

@task
def?greet(c,?name):
????c.run(f"echo?{name}加油!")

在上述代碼中，我們定義了兩個任務：

”hello“任務調用了 Python 內置的 print 函數(shù)，會打印一個字符串“Hello world!”
“greet”任務調用了上下文參數(shù)的 run() 方法，可以執(zhí)行 shell 命令，同時本例中還可以接收一個參數(shù)。在 shell 命令中，echo 可理解成打印，所以這也是一個打印任務，會打印出“xxx加油！”（xxx 是我們傳的參數(shù)）

以上代碼寫在 tasks.py 文件中，首先導入裝飾器 from invoke import task，@task 裝飾器可以不帶參數(shù)，也可以帶參數(shù)（參見下一節(jié)），被它裝飾了的函數(shù)就是一個任務。上下文參數(shù)（即上例的“c”）必須要顯式地指明，如果缺少這個參數(shù)，執(zhí)行時會拋出異常：“TypeError: Tasks must have an initial Context argument!”然后在 tasks.py 文件的同級目錄中，打開命令行窗口，執(zhí)行命令。如果執(zhí)行的位置找不到這個任務文件，則會報錯：“Can't find any collection named 'tasks'!”正常情況下，通過執(zhí)行inv --list 或者inv -l ，可以看到所有任務的列表（按字母表順序排序）：

>>>?inv?-l
Available?tasks:

??greet
??hello

我們依次執(zhí)行這兩個任務，其中傳參時可以默認按位置參數(shù)傳參，也可以指定關鍵字傳參。結果是：

>>>?inv?hello
Hello?world!
>>>?inv?greet?武漢
武漢加油!
>>>?inv?greet?--name="武漢"
武漢加油！

缺少傳參時，報錯：'greet' did not receive required positional arguments: 'name'；多余傳參時，報錯：No idea what '???' is!

3、如何用好 invoke？

介紹完 invoke 的簡單用法，我們知道了它所需的幾項要素，也大致知道了它的使用步驟，接下來是它的其它用法。

3.1 添加幫助信息

在上例中，“inv -l”只能看到任務名稱，缺少必要的輔助信息，為了加強可讀性，我們可以這樣寫：

@task(help={'name':?'A?param?for?test'})
def?greet(c,?name):
????"""
????A?test?for?shell?command.
????Second?line.
????"""
????c.run(f"echo?{name}加油!")

其中，文檔字符串的第一行內容會作為摘錄，在“inv -l”的查詢結果中展示，而且完整的內容與 @task 的 help 內容，會對應在“inv --help”中展示：

>>>?inv?-l
Available?tasks:

??greet???A?test?for?shell?command.
>>>?inv?--help?greet
Usage:?inv[oke]?[--core-opts]?greet?[--options]?[other?tasks?here?...]

Docstring:
??A?test?for?shell?command.
??Second?line.

Options:
??-n?STRING,?--name=STRING???A?param?for?test

3.2 任務的分解與組合

通常一個大任務可以被分解成一組小任務，反過來，一系列的小任務也可能被串連成一個大任務。在對任務作分解、抽象與組合時，這里有兩種思路：

對內分解，對外統(tǒng)一：只定義一個 @task 的任務，作為總體的任務入口，實際的處理邏輯可以抽象成多個方法，但是外部不感知到它們
多點呈現(xiàn)，單點匯總：定義多個 @task 的任務，外部可以感知并分別調用它們，同時將有關聯(lián)的任務組合起來，調用某個任務時，也執(zhí)行其它相關聯(lián)的任務

第一種思路很容易理解，實現(xiàn)與使用都很簡單，但是其缺點是缺少靈活性，難于單獨執(zhí)行其中的某個/些子任務。適用于相對獨立的單個任務，通常也不需要 invoke 就能做到（使用 invoke 的好處是，擁有命令行的支持）。第二種思路更加靈活，既方便單一任務的執(zhí)行，也方便多任務的組合執(zhí)行。實際上，這種場景才是 invoke 發(fā)揮最大價值的場景。那么，invoke 如何實現(xiàn)分步任務的組合呢？可以在 @task 裝飾器的“pre”與“post”參數(shù)中指定，分別表示前置任務與后置任務：

@task
def?clean(c):
????c.run("echo?clean")

@task
def?message(c):
????c.run("echo?message")

@task(pre=[clean],?post=[message])
def?build(c):
????c.run("echo?build")

clean 與 message 任務作為子任務，可以單獨調用，也可以作為 build 任務的前置與后置任務而組合使用：

>>>?inv?clean
clean
>>>?inv?message
message
>>>?inv?build
clean
build
message

這兩個參數(shù)是列表類型，即可設置多個任務。另外，在默認情況下，@task 裝飾器的位置參數(shù)會被視為前置任務，接著上述代碼，我們寫一個：

@task(clean,?message)
def?test(c):
????c.run("echo?test")

然后執(zhí)行，會發(fā)現(xiàn)兩個參數(shù)都被視為了前置任務：

>>>?inv?test
clean
message
test

3.3 模塊的拆分與整合

如果要管理很多相對獨立的大型任務，或者需要多個團隊分別維護各自的任務，那么，就有必要對 tasks.py 作拆分與整合。例如，現(xiàn)在有多份 tasks.py，彼此是相對完整而獨立的任務模塊，不方便把所有內容都放在一個文件中，那么，如何有效地把它們整合起來管理呢？invoke 提供了這方面的支持。首先，只能保留一份名為“tasks.py”的文件，其次，在該文件中導入其它改名后的任務文件，最后，使用 invoke 的 Collection 類把它們關聯(lián)起來。我們把本文中第一個示例文件改名為 task1.py，并新建一個 tasks.py 文件，內容如下：

#?文件名：tasks.py
from?invoke?import?Collection,?task
import?task1

@task
def?deploy(c):
????c.run("echo?deploy")

namespace?=?Collection(task1,?deploy)

每個 py 文件擁有獨立的命名空間，而在此處，我們用 Collection 可以創(chuàng)建出一個新的命名空間，從而實現(xiàn)對所有任務的統(tǒng)一管理。效果如下：

>>>?inv?-l
Available?tasks:

??deploy
??task1.greet
??task1.hello
>>>?inv?deploy
deploy
>>>?inv?task1.hello
Hello?world!
>>>?inv?task1.greet?武漢
武漢加油!

關于不同任務模塊的導入、嵌套、混合、起別名等內容，還有不少細節(jié)，請查閱官方文檔了解。

3.4 交互式操作

某些任務可能需要交互式的輸入，例如要求輸入“y”，按回車鍵后才會繼續(xù)執(zhí)行。如果在任務執(zhí)行期間需要人工參與，那自動化任務的能力將大打折扣。invoke 提供了在程序運行期的監(jiān)控能力，可以監(jiān)聽stdout 和stderr ，并支持在stdin 中輸入必要的信息。例如，假設某個任務（excitable-program）在執(zhí)行時會提示“Are you ready? [y/n]”，只有輸入了“y”并按下回車鍵，才會執(zhí)行后續(xù)的操作。那么，在代碼中指定 responses 參數(shù)的內容，只要監(jiān)聽到匹配信息，程序會自動執(zhí)行相應的操作：

responses?=?{r"Are?you?ready??\[y/n\]?":?"y\n"}
ctx.run("excitable-program",?responses=responses)

responses 是字典類型，鍵值對分別為監(jiān)聽內容及其回應內容。需注意，鍵值會被視為正則表達式，所以像本例中的方括號就要先轉義。

3.5 作為命令行工具庫

Python 中有不少好用的命令行工具庫，比如標準庫中的argparse、Flask 作者開源的click 與谷歌開源的fire 等等，而 invoke 也可以作為命令行工具庫使用。（PS：有位 Prodesire 同學寫了“Python 命令行之旅”的系列文章，詳細介紹了其它幾個命令行工具庫的用法，我在公眾號“Python貓”里轉載過大部分，感興趣的同學可查看歷史文章。）事實上，F(xiàn)abric 項目最初把 invoke 分離成獨立的庫，就是想讓它承擔解析命令行與執(zhí)行子命令的任務。所以，除了作為自動化任務管理工具，invoke 也可以被用于開發(fā)命令行工具。官方文檔中給出了一個示例，我們可以了解到它的基本用法。假設我們要開發(fā)一個 tester 工具，讓用戶pip install tester 安裝，而此工具提供兩個執(zhí)行命令：tester unit 和tester intergration 。這兩個子命令需要在 tasks.py 文件中定義：

#?tasks.py
from?invoke?import?task

@task
def?unit(c):
????print("Running?unit?tests!")

@task
def?integration(c):
????print("Running?integration?tests!")

然后在程序入口文件中引入它：

#?main.py
from?invoke?import?Collection,?Program
from?tester?import?tasks

program?=?Program(namespace=Collection.from_module(tasks),?version='0.1.0')

最后在打包文件中聲明入口函數(shù)：

#?setup.py
setup(
????name='tester',
????version='0.1.0',
????packages=['tester'],
????install_requires=['invoke'],
????entry_points={
????????'console_scripts':?['tester?=?tester.main:program.run']
????}
)

如此打包發(fā)行的庫，就是一個功能齊全的命令行工具了：

$?tester?--version
Tester?0.1.0
$?tester?--help
Usage:?tester?[--core-opts]??[--subcommand-opts]?...

Core?options:
??...?core?options?here,?minus?task-related?ones?...

Subcommands:
??unit
??integration

$?tester?--list
No?idea?what?'--list'?is!
$?tester?unit
Running?unit?tests!

上手容易，開箱即用，invoke 不失為一款可以考慮的命令行工具庫。更多詳細用法，請查閱文檔。

4、小結

invoke 作為從 Fabric 項目中分離出來的獨立項目，它自身具備一些完整而強大的功能，除了可用于開發(fā)命令行工具，它還是著名的任務自動化工具。本文介紹了它的基礎用法與 5 個方面的中級內容，相信讀者們會對它產(chǎn)生一定的了解。invoke 的官方文檔十分詳盡，限于篇幅，本文不再詳細展開，若感興趣，請自行查閱文檔哦。