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使用Python編寫vim插件的簡單示例

2019-11-25 17:42:10
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供稿:網(wǎng)友

 Vim 插件是一個(gè) .vim 的腳本文件,定義了函數(shù)、映射、語法規(guī)則和命令,可用于操作窗口、緩沖以及行。一般一個(gè)插件包含了命令定義和事件鉤子。當(dāng)使用 Python 編寫 vim 插件時(shí),函數(shù)外面是使用 VimL 編寫,盡管 VimL 學(xué)起來很快,但 Python 更加靈活,例如可以用 urllib/httplib/simplejson 來訪問某些 Web 服務(wù),這也是為什么很多需要訪問 Web 服務(wù)的插件都是使用 VimL + Python 編寫的原因。


在開始編寫插件之前,你需要確認(rèn) Vim 支持 Python,通過以下命令來判別:
 

復(fù)制代碼 代碼如下:
vim --version | grep +python


接下來我們通過一個(gè)簡單的例子來學(xué)習(xí)用 Python 編寫 Vim 插件,該插件用來獲取 Reddit 首頁信息并顯示在當(dāng)前緩沖區(qū)上。

首先在 Vim 新建 vimmit.vim 文件,我們首先需要判斷是否支持 Python,如果不支持給出提示信息:
 

if !has('python')  echo "Error: Required vim compiled with +python"  finishendif

上面這段代碼就是用 VimL 編寫的,它將檢查 Vim 是否支持 Python。


下面是用 Python 編寫的 Reddit() 主函數(shù):

 

" Vim comments start with a double quote." Function definition is VimL. We can mix VimL and Python in" function definition.function! Reddit() " We start the python code like the next line. python << EOF# the vim module contains everything we need to interface with vim from# python. We need urllib2 for the web service consumer.import vim, urllib2# we need json for parsing the responseimport json # we define a timeout that we'll use in the API call. We don't want# users to wait much.TIMEOUT = 20URL = "http://reddit.com/.json" try:  # Get the posts and parse the json response  response = urllib2.urlopen(URL, None, TIMEOUT).read()  json_response = json.loads(response)   posts = json_response.get("data", "").get("children", "")   # vim.current.buffer is the current buffer. It's list-like object.  # each line is an item in the list. We can loop through them delete  # them, alter them etc.  # Here we delete all lines in the current buffer  del vim.current.buffer[:]   # Here we append some lines above. Aesthetics.  vim.current.buffer[0] = 80*"-"   for post in posts:    # In the next few lines, we get the post details    post_data = post.get("data", {})    up = post_data.get("ups", 0)    down = post_data.get("downs", 0)    title = post_data.get("title", "NO TITLE").encode("utf-8")    score = post_data.get("score", 0)    permalink = post_data.get("permalink").encode("utf-8")    url = post_data.get("url").encode("utf-8")    comments = post_data.get("num_comments")     # And here we append line by line to the buffer.    # First the upvotes    vim.current.buffer.append("↑ %s"%up)    # Then the title and the url    vim.current.buffer.append("  %s [%s]"%(title, url,))    # Then the downvotes and number of comments    vim.current.buffer.append("↓ %s  | comments: %s [%s]"%(down, comments, permalink,))    # And last we append some "-" for visual appeal.    vim.current.buffer.append(80*"-") except Exception, e:  print e EOF" Here the python code is closed. We can continue writing VimL or python again.endfunction

使用如下命令保存文件
 

復(fù)制代碼 代碼如下:
:source vimmit.vim

然后調(diào)用該插件:
 

復(fù)制代碼 代碼如下:
:call Reddit()

這個(gè)命令用起來不那么方便,因此我們?cè)俣x一個(gè)命令:

復(fù)制代碼 代碼如下:
command! -nargs=0 Reddit call Reddit()

我們定義了命令:Reddit來調(diào)用這個(gè)函數(shù)。-nargs 參數(shù)聲明命令行中有多少個(gè)參數(shù)。


關(guān)于函數(shù)參數(shù)的問題:

問:如何訪問函數(shù)中的參數(shù)?
 

function! SomeName(arg1, arg2, arg3)  " Get the first argument by name in VimL  let firstarg=a:arg1   " Get the second argument by position in Viml  let secondarg=a:1   " Get the arguments in python   python << EOF  import vim   first_argument = vim.eval("a:arg1") #or vim.eval("a:0")  second_argument = vim.eval("a:arg2") #or vim.eval("a:1")

你可以使用 ... 來處理可變個(gè)數(shù)參數(shù)來替換特定的參數(shù)名,可通過位置或者命名參數(shù)來訪問,如:(arg1, arg2, ...)

問:如何在 Python 中調(diào)用 Vim 命令?
 

復(fù)制代碼 代碼如下:
vim.command("[vim-command-here]")

問:如何定義全局變量,并在 VimL 和 Python 中訪問?

全局變量使用形如 g:. 的前綴,定義全局變量前應(yīng)該檢查該變量是否已定義:
 

if !exists("g:reddit_apicall_timeout")  let g:reddit_apicall_timeout=40endif

然后你通過下面代碼在 Python 中訪問這個(gè)變量:
 

TIMEOUT = vim.eval("g:reddit_apicall_timeout")

可通過下面的方法來對(duì)全局變量進(jìn)行重新賦值:
 

let g:reddit_apicall_timeout=60

更多關(guān)于使用 Python 編寫 Vim 插件的說明請(qǐng)看官方文檔。


備注:

一旦你用過VimL,就會(huì)發(fā)現(xiàn)它挺簡單的,你用python寫的代碼也可以用它來實(shí)現(xiàn)。詳細(xì)請(qǐng)參考vim python模塊文檔,這是一份重要的參考資料。

除了上述文檔,你也可以在IBM developerWorks網(wǎng)站找到一些有用的資料。

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