Enquirer:交互式命令行工具的优雅选择
2024-08-24 10:10:44作者:裴麒琰
项目介绍
Enquirer 是一个高度可配置、快速且灵活的 Node.js 命令行界面(CLI)提问器。它提供了丰富的提示类型和简洁的接口设计,旨在简化创建复杂交互式 CLI 的过程。此项目特别注重用户体验和开发者的效率,支持自定义主题和插件系统,使得在各种场景下构建用户输入逻辑变得异常简单。
项目快速启动
要快速开始使用 Enquirer,请首先确保您的环境中安装了 Node.js。然后,通过以下步骤将 Enquirer 添加到您的项目中:
# 使用npm
npm install --save enquirer
# 或者,如果您更喜欢yarn
yarn add enquirer
接着,您可以在您的代码中引入 Enquirer 并创建一个简单的提问示例:
const Enquirer = require('enquirer');
const questions = [
{
type: 'input',
name: 'username',
message: '请输入您的用户名:',
}
];
const enquirer = new Enquirer();
enquirer.prompt(questions).then(answers => {
console.log(`欢迎您,${answers.username}!`);
});
运行这段代码,就会有一个命令行界面弹出要求您输入用户名,之后显示欢迎您信息。
应用案例和最佳实践
Enquirer 可广泛应用于各种 CLI 工具的开发中,从配置文件的生成、用户设置的选择到问卷调查等。最佳实践中,利用其内置的不同类型的提示(如列表、确认、密码等),可以极大提升用户输入的直观性和效率。例如,在构建一个多选项选择的情景时,可以这样做:
const choices = ['选项A', '选项B', '选项C'];
const questions = [
{
type: 'list',
name: 'choice',
message: '请选择一项:',
choices,
},
];
enquirer.prompt(questions).then(answers => {
console.log(`您选择了:${answers.choice}`);
});
这展示了如何有效地让用户从给定的选项中进行选择。
典型生态项目
虽然 Enquirer 本身作为一个核心库工作,它的强大在于可与众多Node.js的CLI工具生态系统协同工作,比如与Yeoman结合用于生成项目骨架,或在包管理脚本中用于收集部署信息。虽直接关联的“典型生态项目”指的可能是使用Enquirer的项目实例,但广泛的Node.js CLI社区都可能间接受益于Enquirer提供的强大交互能力。开发者可以根据自己的具体需求,将Enquirer集成到任何需要用户交互的CLI应用程序中,以增强用户体验。
这个简短的教程提供了使用Enquirer的基本框架和一些应用思路,深入探索能够揭示更多高级特性和定制化方法,让您的命令行应用程序更加友好和高效。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
226
2.28 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
527
116

🎉 (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
989
586

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
351
1.43 K

🔥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
61
17

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

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
17
0

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
214
288