在 Python 开发过程中，使用合适的工具能够大大提高效率。以下分享几个实用的 Python 命令行工具，不仅能帮助你进行 Python 环境的管理，还可以简化日常开发中的繁琐操作。这些工具涵盖了版本管理、文件处理、快速命令回顾等功能，适合各种开发需求。
1. pyenv：轻松管理多版本 Python 环境
pyenv 是一个非常实用的 Python 版本管理工具，支持快速切换不同的 Python 版本，尤其对于需要同时使用 Python2 和 Python3 的开发者十分便利。虽然 Python 2.x 已经逐渐退出历史舞台，但部分老项目依然需要它的支持。通过 pyenv，可以无缝地切换并管理多个版本，适应各种开发场景。
安装：
curl -L https://raw.githubusercontent.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash
或使用 Homebrew：
brew install pyenv
常用命令：
- 列出可安装的 Python 版本：
pyenv install --list - 安装 Python 版本：
pyenv install 3.4.0 - 切换 Python 版本：
pyenv global 3.4.0或pyenv local 3.4.0（针对特定项目目录） - 使用
pyenv rehash重新加载工具，使更改生效。
2. unp：一键解压各种文件格式
解压文件时，通常需要记住很多参数，而 unp 是一个支持多种格式的解压工具，只需 unp <FILENAME> 即可自动解压常见的压缩文件格式，如 zip, tar, gz, bz2 等。
安装：
sudo pip install unp
3. cheat：命令速查手册
cheat 是一个方便的命令速查工具，当你忘记某个命令的具体参数时，不必再翻看冗长的 man 手册，cheat 可以直接给出简洁易读的使用示例。
安装：
brew install cheat
或：
sudo pip install cheat
使用示例：
cheat find
这将输出一些 find 命令的常见用法，帮助你快速回忆。
4. pipreqs/pigar：生成简洁的 requirements.txt
为了保持项目依赖的干净，pipreqs 和 pigar 是两个非常有用的工具。它们会根据实际代码中的 import 模块来生成干净的 requirements.txt 文件，避免手动编辑时引入不必要的依赖。
安装 pipreqs：
pip install pipreqs
使用 pipreqs：
pipreqs /path/to/your/project
安装 pigar：
pip install pigar
5. ptpython：增强版的 Python REPL
ptpython 是一个高级的交互式 Python 终端，比 ipython 更加灵活，支持语法高亮、自动补全和多行编辑模式，非常适合开发者日常调试代码。
安装：
pip install ptpython
使用：
ptpython
6. thefuck：自动修正命令错误
当你不小心输入了错误命令时，thefuck 可以帮你自动修正。比如，当你忘记在 git push 之前设置远程分支，输入 fuck 就可以快速执行正确的命令。
安装：
pip install thefuck
然后将以下内容添加到 .bashrc 或 .zshrc 文件中：
alias fuck='eval $(thefuck $(fc -ln -1)); history -r'
7. SimpleTornadoServer：支持断点续传的 HTTP 文件传输
如果你曾用 python -m SimpleHTTPServer 进行文件传输，但苦于不支持断点续传，SimpleTornadoServer 是更好的选择，尤其在网络环境较差时，能够更稳定地传输文件。
安装：
pip install SimpleTornadoServer
使用命令：
python -m SimpleTornadoServer
8. pythonpy：在命令行直接执行 Python
pythonpy 是一个允许你在命令行直接执行 Python 代码的工具，非常适合那些需要频繁使用 Python 进行小任务或数据处理的场景。
安装：
pip install pythonpy
使用示例：
py '3 * 1.5'
9. json2xls：JSON 转 Excel 工具
json2xls 可以将 JSON 数据快速转换为 Excel 表格，适用于需要将 API 返回的 JSON 数据以表格形式导出的场景。
安装：
pip install json2xls
使用示例：
json2xls output.xls '{"name": "John", "age": 30}'
10. polysh：多机器日志集中查看
polysh 允许你同时在多台机器上执行命令并收集结果，尤其适用于需要监控多个服务器日志的场景。
安装：
pip install polysh
使用示例：
polysh 'sh-machine-<1-4>' 'tail -f /var/log/syslog'
11. watchmedo：自动重启服务
watchmedo 可以监控文件变动，并在代码修改时自动重新加载你的服务，适合开发阶段提高效率。
安装：
pip install 'watchdog[watchmedo]'
使用示例：
watchmedo auto-restart --pattern="*.py" --recursive python app.py
总结
通过这些工具，你可以更加高效地处理开发过程中的各种任务，无论是环境管理、文件处理还是命令快速查找，它们都能够帮助你大幅提高效率，减少繁琐的操作。
