Python的插件化开发概述

　　　　　　　　　　　　Python的插件化开发概述

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

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一.插件化开发

动态导入:
    运行时，根据用户需求(提供字符串)，找到模块的资源动态加载起来。

1>.内建函数“__import__() ”

#！/usr/bin/env python
#_*_conding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie

class A:
    def showme(self):
        print("I am A")

#！/usr/bin/env python
#_*_conding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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if __name__ == '__main__':
    mod = __import__("test01")      #import语句本质上就是调用这个函数。但是不鼓励直接使用它。建议使用"importlib.import_module()"
    cls = getattr(mod,"A")
    cls().showme()

2>.mportlib.import_module() 

#！/usr/bin/env python
#_*_conding:utf-8_*_
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import importlib

def plugin_load(plugin_name:str, sep=":"):
    m, _, c = plugin_name.partition(sep)
    mod = importlib.import_module(m)            #支持绝对导入和相对导入，如果是相对导入，package必须设置。
    cls = getattr(mod, c)
    return cls()

if __name__ == '__main__':                    #装载插件
    a = plugin_load('test01:A')
    a.showme()

二.插件化编程技术 

1>.依赖的技术 

反射:
　　运行时获取类型的信息，可以动态维护类型数据

动态import:
　　推荐使用importlib模块，实现动态import模块的能力

多线程:
　　可以开启一个线程，等待用户输入，从而加载指定名称的模块

2>.加载的时机 

模块或插件什么时候加载合适?程序启动的时候，还是程序运行中?
　　程序启动时: 
　　　　像pycharm这样的工具，需要很多组件，这些组件也可能是插件，启动的时候扫描固定的目录， 加载插件。
　　程序运行中:
　　　　程序运行过程中，接受用户指令或请求，启动相应的插件

　　两种方式各有利弊，如果插件过多，会导致程序启动很慢，如果用户需要时再加载，如果插件太大或者依赖多，插件也会启动慢。所以先加载必须的、常用的插件，其他插件使用时，再动态载入。

3>.应用 

　　软件的设计不可能尽善尽美，或者在某些功能上，不可能做的专业，需要专业的客户自己增强。比如Photoshop的滤镜插件。

　　Notepad++，它只需要做好一个文本编辑器就可以了，其它增强功能都通过插件的方式提供。 如:拼写检查、HTML预览、正则插件等。 要定义规范，定义插件从哪里加载、如何加载、必须实现的功能等。

　　插件是把模块加载到系统中，运行它，增强当前系统功能，或者提供系统不具备的功能，往往插件技术应用在框架设计中。系统本身设计简单化、轻量级，实现基本功能后，其他功能通过插件加入进来，方便扩展。