Shell- 毋庸置疑,在终端中,Shell 是使用最频繁也最重要的工具。过去,我曾经使用过 Bash 和 Z Shell,而如今,我正在使用的是 Fish Shell。这是一个非常优秀的终端 Shell 工具,拥有许多开箱即用的功能,例如语法自动推荐补全、语法高亮显示或使用快捷键在最近访问的文件夹之间来回切换。
一方面,它非常适合初学者使用,因为使用者无需进行任何设置。另一方面,由于它使用的脚本语法与其他 Shell 有所差异,因此通常用户不能把拷贝自网上的脚本直接粘贴使用。你必须将不兼容的命令更改为合法的 Fish 脚本,或者启动一个 Bash 会话以运行 Bash 脚本。
https://fishshell.com/docs/current/index.html#syntax-overview
我能理解这种更改背后的原因(毕竟 Bash 脚本不是易于用户使用的语言),但这种不兼容丝毫没有给我带来任何好处。我平时很少编写 Bash / Fish 脚本,所以经常遗忘这些语法,因此每次要使用这些脚本时我总是必须从头开始重新学习它。与 Bash 脚本相比,Fish 脚本的资源相对更少。我通常不会去阅读文档,重复造轮子,而是从 StackOverflow 复制粘贴现成的脚本拿来即用。
虽然前面我提到了 Fish Shell 的几个缺点,但是我还是会推荐你去用一下,因为切换 Shell 工具十分简单,所以很值得你去尝试一下。特别是当你懒得自己去配置 Shell,并希望通过最少的配置就能获得很好的使用效果的时候,那就更不要错过它了。
Fish插件
你可以自己添加相关插件来扩展 Fish Shell 的功能。最简单的安装插件的方法就是使用插件管理工具,比如 Fisher、Oh My Fish 或者 fundle。现在,我使用的插件管理工具是 Fisher,我用它安装管理了三个插件:
franciscolourenco/done ——在长时间运行的脚本完成后发送通知。
evanlucas/fish-kubectl-completions——1个自动补全 kubectl(Kubernetes command line tool) 命令的插件。
fzf——将 fzf 工具与 Fish 集成在一起的插件。
过去,我有使用很多的插件(比如 rbenv、pyenv、nodenv、fzf、z),但是我改用其他工具以避免影响我的 Shell 的运行速度(这是我过去使用 Z shell 所得到的一个教训)。
下载地址:https://fishshell.com/
如果必须要从本篇文章中选择一个我最喜欢的终端工具——那非 Starship 莫属。Starship 可以适用于任何 Shell。你只需要安装它,然后在相应的配置文件.bashrc
/.zshrc
/config.fish
添加一行配置,剩下的工作交给它来完成就好了。
它可以做到:
根据你是否在代码仓库中添加了新文件、是否修改了文件、是否暂存了文件等情况,用相应的符号表示 git 仓库的状态。
根据你所在的 Python 项目目录,展示 Python 的版本号,这也适用于 Go/Node/Rust/Elm 等其他编程语言环境。
展示上一个命令执行所用的时间,指令运行时间必须在毫秒级别。
如果上一个命令执行失败,会展示相应的错误提示符。
还有不计其数的其他信息可以展示。但是,它能以更加友好的形式智能地给你呈现!比如,如果你不在 git 存储库中,它将隐藏 git 信息。如果您不在 Python 项目中,则不会有 Python 版本信息,因为显示它没有什么意义。它永远不会给你展示多余信息,始终保持终端的美观,优雅和简约。
Starship 的运行速度怎么样呢?它是用 Rust 编写的,尽管功能如此之多,但仍然比我以前使用的所有提示工具都要快!我对提示信息非常洁癖,因此我经常破解自己的版本。我会根据现有的提示找到对应的功能代码,然后将其粘组合在一起,以确保 Starship 只有我需要的功能以保持其快速运行。“外部工具永远无法比我精心制作的提示工具更快!” 这就是我对 Starship 持怀疑态度的原因。
下载地址:https://starship.rs/
“z”可以让你快速地在文件目录之间跳转。它会记住你访问的历史文件夹,经过短暂的学习后,你就可以使用z path_of_the_folder_name
命令在目录之间跳转了。
比如,如果我经常访问 ~/work/src/projects
,我只需要运行 z pro
,就可以立马跳转到那里。z 的原理参考了 frecency 算法——一个基于统计 frequency 和 recency 进行分析的算法。如果它存储了你不想使用的路径文件夹,你随时可以手动将其删除。它提高了我在常用的不同文件路径之间频繁切换的效率,帮我节省了键盘击键次数以及大量的路径记忆。
下载地址:https://github.com/rupa/z
fzf— fuzzy finder,即模糊查找器。它是一种通用工具,可让你使用模糊搜索来查找文件、历史命令、进程、git 提交等。你键入一些字母,它会尝试匹配结果列表中任何位置的字母。输入的字母越多,结果也就越准确。你可能在其他的代码编辑器中有过这种类型的搜索使用体验——当你想打开某个文件时,只键入文件名的一部分而不用输入完整路径就能进行查找——这就是模糊搜索。
我通过 fish fzf 插件插件使用它,因此我可以搜索命令历史记录或快速打开文件。这是可以每天为我节省不少时间的一个非常棒的工具。
https://github.com/jethrokuan/fzf
下载地址:https://github.com/junegunn/fzf
上面动图是 find 命令(左)和 fd 命令(右)的使用对比。
类似于系统自带的 find
命令,但使用起来更简单,查找速度更快,并且具有良好的默认设置。
不管你想找到一个名为“invoice”的文件,但是不确定文件的扩展名,还是查找一个存放所有 invoice 的目录,而不单是一个文件。你可以撸起袖子,开始为 find 命令编写那些复杂的正则表达式,也可以直接命令行运行 fd invoice
。反正对我来说,我只选择最简单的那个。
默认情况下,fd 会忽略隐藏的以及在.gitignore
列出的文件和目录。大多数时候,这也是我们想要的,但是在极少数特殊情况下,如果需要禁用此功能时,我会给该命令设置一个别名:fda='fd -IH'
。
你会发现,fd 命令输出的颜色配置很漂亮,而且根据基准测试(上述 GIF),它的执行速度甚至比find 命令
的还要快。
下载地址:https://github.com/sharkdp/fd
上图为 grep(左)与 rg(右)命令执行时的对比。
与上述fd
指令类似,ripgrep
是grep
命令的替代方法, 不过ripgrep
的执行速度更快,而且具有健全的默认配置以及丰富的彩色输出。
它同样会跳过被.gitignore
忽略以及隐藏的文件,因此如果有特殊需要,我们可以设置指令别名:rga ='rg -uuu'
。它会禁用所有智能筛选,并使ripgrep
的表现与标准的 grep 指令一致。
下载地址:https://github.com/BurntSushi/ripgrep
在 Linux 或 Mac 上显示进程运行状态信息最常用工具是我们熟悉的top
,它是每位系统管理员的好帮手。而且,即使是像我一样主要从事网络开发,查看计算机的运行状况也很有用。你知道,只是看一下当前到底是 Docker 进程还是 Chrome 进程吃掉了你所有的 RAM,应该如何做吗?
htop
工具是top
工具的绝佳替代品。
top
工具是非常基础的监控工具,提供的功能有限,因此很多人转去使用 htop。htop
比起top
,优势很明显——除了功能更加完善以外,它的色彩搭配也很丰富,整体上使用起来更加友好。
借助 glances,还可以让你一目了然地快速了解系统当前状态。
glances 是htop
的补充工具。除了列出所有进程及其 CPU 和内存使用情况之外,它还可以显示有关系统的其他信息,比如:
网络及磁盘使用情况
文件系统已使用的空间和总空间
来自不同传感器(例如电池)的数据
以及最近消耗过多资源的进程列表
我选择使用htop
来筛选和终止进程,因为对我来讲,效率提高了不少,我也使用 glances
可以快速浏览一下计算机的运行状况。它提供 API 接口、Web UI 以及支持各种导出格式,因此你可以将系统监视提高到一个新 Level。因此我在这里强烈推荐一波!
htop 下载地址:https://hisham.hm/htop/
glances 下载地址:
https://nicolargo.github.io/glances/
Virtualenv 是用于在 Python 中创建虚拟环境的工具(比起内置的venv
模块,我更喜欢 Virtualenv)。
VirtualFish 是 Fish Shell 的虚拟环境管理器(如果你不使用 Fish Shell,请查看 virtualenvwrapper)。它提供了许多命令来执行快速创建、列出或删除虚拟环境等操作。
virtualenv 下载地址:
https://pypi.org/project/virtualenv/
virtualfish 下载地址:
https://github.com/justinmayer/virtualfish
pyenv 可以轻松实现 Python 版本的切换。
Pyenv、nodenv 和 rubyenv 是用于管理计算机上不同版本的 Python、Node 和 Ruby 的工具。
假设你要在计算机上安装两个版本的 Python。比如,你正在从事两个不同的 Python 项目,或者因为特殊情况仍然需要使用 Python2。不同 Python 版本在电脑上管理很复杂。你需要确保不同的项目具有正确版本的软件依赖包。如果你不小心的话,很容易弄乱这种脆弱的配置并被其他软件包使用的二进制文件所覆盖。
该工具为版本管理提供了很多帮助,并将这一噩梦变得易于管理。它可以全局或“按文件夹”切换 Python 版本,而且每个版本都是相互隔离的。
我最近找到了一种名为 asdf 的工具,该工具可以将 pyenv、nodenv、rbenv 及其他 env 进行统一管理。它提供了几乎所有编程语言的版本管理,下次我需要为编程语言设置版本管理器时,一定会尝试使用一下。
pyenv 下载地址:https://github.com/pyenv/pyenv
nodenv 下载地址:https://github.com/nodenv/nodenv
rbenv 下载地址:https://github.com/rbenv/rbenv
Virtualenv 解决了 Python 程序包管理中的许多问题,但是还有一个方案可以解决。如果我想在全局环境下安装 Python 软件包(比如它是一个独立的工具,正如前面提到的glances
工具),那么我会遇到全局安装带来的问题。在虚拟环境之外安装软件包不是一个好主意,将来可能会导致意想不到的问题。另一方面,如果我决定使用虚拟环境,那么每次我要运行程序时都需要激活该虚拟环境。这也不是最方便的解决方案。
事实证明,pipx
工具可以解决上面提到的问题。它将 Python 软件依赖包安装到单独的环境中(因此不会存在依赖项冲突的问题)。与此同时,这些工具提供的 CLI 命令在全局环境内也可用。因此,我无需激活任何环境——pipx
会帮我完成这个操作!
如果你想了解有关 Python 工具的更多信息并想了解如何使用它们,我为 PyCon 2020 会议制作了一个名为“现代 Python 开发人员工具包”的视频。
这是一个长达两个小时的视频教程,内容涉及如何设置 Python 开发环境,要使用的工具以及如何从头开始制作 TODO 应用程序(包括测试和文档)。你可以在 YouTube 上进行观看。
https://www.youtube.com/watch?v=WkUBx3g2QfQ
pipx 下载地址:
https://github.com/pipxproject/pipx
ctop 的实时监控示例
当你使用 Docker 并对其监控时,这两个工具会很有帮助。ctop
是 Docker 容器的顶级接口。它可以为你:
展示正在运行和已停止的容器列表。
展示统计信息,例如内存、CPU 使用率以及针对每个容器的其他详细信息窗口(例如绑定的端口等其他信息)。
提供快捷菜单,方便快速停止、杀掉指定容器进程或显示给定容器的日志。
这比你尝试从docker ps
命令中找出所有这些信息要方便多了。
lazydocker
是我最喜欢的 Docker 工具
如果你认为ctop
很酷,请你尝试使用 lazydocker 后再做决定!它是一个非常成熟的拥有终端 UI 界面的工具,提供了非常丰富的功能用于管理 Docker。这是我最喜欢的 Docker 管理工具!
ctop 下载地址:https://github.com/bcicen/ctop
lazydocker 下载地址:
https://github.com/jesseduffield/lazydocker
学习技术一定要制定一个明确的学习路线,这样才能高效的学习,不必要做无效功,既浪费时间又得不到什么效率,大家不妨按照我这份路线来学习。
大家不妨直接在牛客和力扣上多刷题,同时,我也拿了一些面试题跟大家分享,也是从一些大佬那里获得的,大家不妨多刷刷题,为金九银十冲一波!
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