探索交互式CLI提示的未来:Requestty
2024-05-31 10:26:02作者:盛欣凯Ernestine
Requestty 是一个强大且易于使用的交互式命令行提示库,灵感来源于JavaScript的Inquirer.js。它是 Rust 编程语言生态中的一个明星项目,提供了一种优雅的方式来构建复杂的命令行界面(CLI)交互体验。
项目介绍
Requestty 提供了一系列内建的 CLI 提示,可以独立使用或组合使用。它的目标是让开发人员能够轻松地创建动态、灵活且具有验证功能的用户输入接口,无论你的项目规模大小。这个库不仅包含了基本的输入提示,如文本输入、密码输入和确认操作,还包括更复杂的选择、排序等交互选项。
在你添加了 requestty 为依赖并简单配置后,就可以享受到它带来的便利性。例如,只需几行代码,你就能实现一个询问是否覆盖文件冲突的问题:
let question = requestty::Question::expand("overwrite")
.message("Conflict on `file.rs`")
.choices(vec![
('y', "Overwrite"),
('a', "Overwrite this one and all next"),
('d', "Show diff"),
])
.default_separator()
.choice('x', "Abort")
.build();
println!("{:#?}", requestty::prompt_one(question));
项目技术分析
Requestty 基于 Rust 语言编写,利用其强大的类型系统和内存安全性,确保了代码的高效与可靠。它支持多种渲染库,如默认的 crossterm 和可选的 termion,以适应不同的终端环境。此外,还提供了 macros 功能,使得通过宏定义问题变得更加简洁。
项目结构清晰,每个提示都有对应的示例,方便开发者理解和应用。配合详细的文档,无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能快速上手。
应用场景
Requestty 可广泛应用于各种 CLI 工具中,包括但不限于:
- 配置文件生成器,允许用户按需选择配置项。
- 数据备份工具,询问用户是否要覆盖现有备份。
- 安装脚本,获取用户安装路径和选项。
- 日志查看工具,让用户选择查看哪个时间段的日志。
项目特点
- 易用性强 - 构造器API和宏使设置和使用内置提示变得轻而易举。
- 可扩展 - 能够轻松创建和使用自定义提示,结合任何UI渲染库。
- 灵活性高 - 所有提示可以单独使用,也可以串联起来形成复杂工作流。
- 动态性 - 根据先前问题的结果动态决定下一步问什么。
- 验证机制 - 可以对用户的输入进行验证,确保数据的有效性。
通过 Requestty,你可以赋予你的 CLI 应用程序更加智能和人性化的交互体验,使用户在终端环境中享受流畅的操作。现在就加入 Requestty 的行列,开启你的 CLI 开发新篇章吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
681
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
663