强大的 Python 任务自动化工具！invoke 十分钟入门指南
接着前面的《tox 教程》，以及刚翻译好的《nox文档》，我们继续聊聊 Python 任务自动化的话题。
nox 的作者在去年的 Pycon US 上，做了一场题为《Break the Cycle: Three excellent Python tools to automate repetitive tasks》的分享（B站观看地址：https://b23.tv/av86640235），她介绍了三个任务自动化工具：tox、nox 和 invoke，本文的话题正好就是最后的 invoke。
1、invoke 可以做什么？
invoke 是从著名的远程部署工具 Fabric 中分离出来的，它与 paramiko 一起是 Fabric 的两大最核心的基础组件。
除了作为命令行工具，它专注于“任务执行”（task execution），可以标注和组织任务，并通过 CLI（command-line interface，即命令行界面） 和 shell 命令来执行任务。
tox/nox 主要是在打包、测试、持续集成等方面的自动化（当然它们能做的还不止于此） invoke 则更具普遍性，可以用在任何需要“执行任务”的场景，可以是无相关性的任务组，也可以是有顺序依赖的分步骤的工作流
invoke 在 Github 上有 2.7K star，十分受欢迎，接下来我们看看它如何使用？
2、怎么使用 invoke？
首先，安装很简单：pip install invoke。
任务文件。创建一个 tasks.py 文件。 @task 装饰器。在一个函数上添加 @task 装饰器，即可将该函数标记为一个任务，接受 invoke 的调度管理。 上下文参数。给被装饰的函数添加一个上下文参数（context argument），注意它必须作为第一个参数，而命名按约定可以是 c或ctx或context。命令行执行。在命令行中执行 invoke --list来查看所有任务，运行invoke xxx来执行名为 xxx 的任务。命令行中的“invoke”可以简写成“inv”。
以下是一个简单的示例：
# 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!")
”hello“任务调用了 Python 内置的 print 函数，会打印一个字符串“Hello world!” “greet”任务调用了上下文参数的 run() 方法，可以执行 shell 命令，同时本例中还可以接收一个参数。在 shell 命令中，echo 可理解成打印，所以这也是一个打印任务，会打印出“xxx加油！”（xxx 是我们传的参数）
以上代码写在 tasks.py 文件中，首先导入装饰器 from invoke import task，@task 装饰器可以不带参数，也可以带参数（参见下一节），被它装饰了的函数就是一个任务。
上下文参数（即上例的“c”）必须要显式地指明，如果缺少这个参数，执行时会抛出异常：“TypeError: Tasks must have an initial Context argument!”
然后在 tasks.py 文件的同级目录中，打开命令行窗口，执行命令。如果执行的位置找不到这个任务文件，则会报错：“Can't find any collection named 'tasks'!”
正常情况下，通过执行inv --list 或者inv -l ，可以看到所有任务的列表（按字母表顺序排序）：
>>> inv -l
Available tasks:
greet
hello
我们依次执行这两个任务，其中传参时可以默认按位置参数传参，也可以指定关键字传参。结果是：
>>> inv hello
Hello world!
>>> inv greet 武汉
武汉加油!
>>> inv greet --name="武汉"
武汉加油！
缺少传参时，报错：'greet' did not receive required positional arguments: 'name'；多余传参时，报错：No idea what '???' is!
3、 如何用好 invoke？
介绍完 invoke 的简单用法，我们知道了它所需的几项要素，也大致知道了它的使用步骤，接下来是它的其它用法。
3.1 添加帮助信息
在上例中，“inv -l”只能看到任务名称，缺少必要的辅助信息，为了加强可读性，我们可以这样写：
@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，文档字符串的第一行内容会作为摘录，在“inv -l”的查询结果中展示，而且完整的内容与 @task 的 help 内容，会对应在“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 任务的分解与组合
对内分解，对外统一：只定义一个 @task 的任务，作为总体的任务入口，实际的处理逻辑可以抽象成多个方法，但是外部不感知到它们 多点呈现，单点汇总：定义多个 @task 的任务，外部可以感知并分别调用它们，同时将有关联的任务组合起来，调用某个任务时，也执行其它相关联的任务
第一种思路很容易理解，实现与使用都很简单，但是其缺点是缺少灵活性，难于单独执行其中的某个/些子任务。适用于相对独立的单个任务，通常也不需要 invoke 就能做到（使用 invoke 的好处是，拥有命令行的支持）。
第二种思路更加灵活，既方便单一任务的执行，也方便多任务的组合执行。实际上，这种场景才是 invoke 发挥最大价值的场景。
那么，invoke 如何实现分步任务的组合呢？可以在 @task 装饰器的“pre”与“post”参数中指定，分别表示前置任务与后置任务：
@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 与 message 任务作为子任务，可以单独调用，也可以作为 build 任务的前置与后置任务而组合使用：
>>> inv clean
clean
>>> inv message
message
>>> inv build
clean
build
message
这两个参数是列表类型，即可设置多个任务。另外，在默认情况下，@task 装饰器的位置参数会被视为前置任务，接着上述代码，我们写一个：
@task(clean, message)
def test(c):
c.run("echo test")
然后执行，会发现两个参数都被视为了前置任务：
>>> inv test
clean
message
test
3.3 模块的拆分与整合
如果要管理很多相对独立的大型任务，或者需要多个团队分别维护各自的任务，那么，就有必要对 tasks.py 作拆分与整合。
例如，现在有多份 tasks.py，彼此是相对完整而独立的任务模块，不方便把所有内容都放在一个文件中，那么，如何有效地把它们整合起来管理呢？
invoke 提供了这方面的支持。首先，只能保留一份名为“tasks.py”的文件，其次，在该文件中导入其它改名后的任务文件，最后，使用 invoke 的 Collection 类把它们关联起来。
我们把本文中第一个示例文件改名为 task1.py，并新建一个 tasks.py 文件，内容如下：
# 文件名：tasks.py
from invoke import Collection, task
import task1
@task
def deploy(c):
c.run("echo deploy")
namespace = Collection(task1, deploy)
每个 py 文件拥有独立的命名空间，而在此处，我们用 Collection 可以创建出一个新的命名空间，从而实现对所有任务的统一管理。效果如下：
>>> inv -l
Available tasks:
deploy
task1.greet
task1.hello
>>> inv deploy
deploy
>>> inv task1.hello
Hello world!
>>> inv task1.greet 武汉
武汉加油!
关于不同任务模块的导入、嵌套、混合、起别名等内容，还有不少细节，请查阅官方文档了解。
3.4 交互式操作
某些任务可能需要交互式的输入，例如要求输入“y”，按回车键后才会继续执行。如果在任务执行期间需要人工参与，那自动化任务的能力将大打折扣。
invoke 提供了在程序运行期的监控能力，可以监听stdout 和stderr ，并支持在stdin 中输入必要的信息。
例如，假设某个任务（excitable-program）在执行时会提示“Are you ready? [y/n]”，只有输入了“y”并按下回车键，才会执行后续的操作。
那么，在代码中指定 responses 参数的内容，只要监听到匹配信息，程序会自动执行相应的操作：
responses = {r"Are you ready? \[y/n\] ": "y\n"}
ctx.run("excitable-program", responses=responses)
responses 是字典类型，键值对分别为监听内容及其回应内容。需注意，键值会被视为正则表达式，所以像本例中的方括号就要先转义。
3.5 作为命令行工具库
Python 中有不少好用的命令行工具库，比如标准库中的argparse、Flask 作者开源的click 与谷歌开源的fire 等等，而 invoke 也可以作为命令行工具库使用。
（PS：有位 Prodesire 同学写了“Python 命令行之旅”的系列文章，详细介绍了其它几个命令行工具库的用法，我在公众号“Python猫”里转载过大部分，感兴趣的同学可查看历史文章。）
事实上，Fabric 项目最初把 invoke 分离成独立的库，就是想让它承担解析命令行与执行子命令的任务。所以，除了作为自动化任务管理工具，invoke 也可以被用于开发命令行工具。
官方文档中给出了一个示例，我们可以了解到它的基本用法。
假设我们要开发一个 tester 工具，让用户pip install tester 安装，而此工具提供两个执行命令：tester unit 和tester intergration 。
这两个子命令需要在 tasks.py 文件中定义：
# 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')
最后在打包文件中声明入口函数：
# setup.py
setup(
name='tester',
version='0.1.0',
packages=['tester'],
install_requires=['invoke'],
entry_points={
'console_scripts': ['tester = tester.main:program.run']
}
)
如此打包发行的库，就是一个功能齐全的命令行工具了：
$ tester --version
Tester 0.1.0
$ tester --help
Usage: tester [--core-opts] <subcommand> [--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，开箱即用，invoke 不失为一款可以考虑的命令行工具库。更多详细用法，请查阅文档 。
4、小结
invoke 作为从 Fabric 项目中分离出来的独立项目，它自身具备一些完整而强大的功能，除了可用于开发命令行工具，它还是著名的任务自动化工具。
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