Python中的包管理及插件化开发

第三十6、包管理

一、为何使用包管理

目的是为了便于共享。为了更多项目调用使用，或者共享给别人，就须要打包，目的是为了复用。

Pypi（Python Package Index）公共的模块存储中心。https://pypi.python.org/pypi

二、主要工具

（1）distutils  官方标准库，使用安装脚本setup.py来构建、安装包。

（2）setuptools 是替代distutils的加强版工具集，包含easy_install工具，使用ez_setup.py文件，支持egg格式的构建和安装。

提供查询，下载，安装，构建，发布，管理等包管理功能。

（3）Pip

Pip是目前包管理的事实标准。

构建在setuptools之上，替代easy_insall的，一样提供丰富的包管理功能。

 

（4）wheel

提供bdist_wheel做为setuptools的扩展命令，这个命令能够用来生成新打包格式wheel，

Pip开始提供了一个wheel子命令来安装wheel包，必须先安装wheel模块，让Python库以二进制形式安装，不须要再本地编译。

三、使用setup.py打包

         首先建立一个setup.py文件，

内容：

from distutils.core import setup



setup(name='3',

      version='0.1.1',

      description = 'test',

      author='wcl',

      author_email='www.qq.com',

      packages = ['3']

)

#name:名字

# version 版本

# packages=[]打包列表

# packages = ['3']指定之后，就会把全部的非目录子模块打包。

# ['m','m.m1.m2.m3'] 逐级创建目录，可是只是把m的全部非目录子模块打包。后面的也打包

#description 描述信息

#author 做者

#author_email做者邮件

#url 包的主页，能够不写

 

查询帮助命令：Python setup.py cmd -help

四、build命令、编译

建立一个build目录

#Python setup.py build

 

在项目目录下多了build目录，有一个lib子目录，lib下就是模块m的目录。

全部的.py 文件所有被复制了，可是子目录没有被复制。

 

构建了一样的目录结构，并只是拷贝了__init__.py 文件。

 

build 获得的文件，直接拷贝到其余项目就可使用了。

 

打包的时候子包不要，模块仍是要带上的。  setup.build。Packages后面写的是包名，而不是模块名。

五、install命令，安装

Build后就能够install，直接运行

###Python setup.py install

若是没有build，会先build编译，而后安装。

 

六、sdist命令，分发

Sdist命令：

####Python setup.py sdist

建立源代码的分发包

产生一个dist目录，里面生成一个带版本号的压缩包。

在其余地方解压缩文件，里面有setup.py 就能够直接使用 Python setup.py install 安装了，也能够 ##pip install xxxxxxxxxxx 直接使用pip安装这个压缩包。

 

 

制做window是下的分发包：Python setup.py bdist_wininst.

打包成rpm：Python setup.Py bdist_rpm

 

也能够将写好的模块发布到公共的pipy上，也能够搭建pypi私服。

模块名先后：优先级。

七、wheel包                                 

安装wheel依赖

## pip install wheel

from distutils.core import setup

from setuptools import setup

setup(name='3',

      version='0.1.1',

      description = 'test',

      author='wcl',

      author_email='www.qq.com',

      packages = ['3']

)

分发一下，元代码打包成zip包。

 

 

 

 

 

 

 

 

第三十7、插件化开发

动态导入

运行时候，根据用户需求（提供字符串），找到模块的资源动态加载起来。

一、__import__()内建函数

__import__ (name,globals=None,locals = None,fromlist=(),level=0)

Name模块名

Import语句本质上就是调用这个函数，可是不鼓励其直接使用，使用importlib.import_module().

Sys = _import__(‘sys’)

 

M2模块：

class A:

    def show(self):

        print('A')

 

 

M1:模块

if __name__ == '__main__':

    mod = __import__('m2')

    cls = getattr(mod,'A')

    cls().show()

动态的调用

 

 

 

 

二、importlib.import_module()

 

class A:

    def show(self):

        print('A')

 

import importlib

def load(name:str,sep='.'):

    m,_,c = name.partition(sep)

    mod = importlib.import_module(m)

    cls = getattr(mod,c)

    return cls()



if __name__ == '__main__':

    a = load('m2.A')

    a.show()

 

A

插件化的核心代码。

三、插件化编程技术

依赖的技术

反射:运行时候获取类型的信息，能够动态维护类型数据。

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

多线程：能够开启一个线程。等待用户输入，从而加载指定名称的模块。

 

 

四、加载的时机

1）程序启动时候。启动时候扫描固定的目录，加载插件。

2）程序运行时。程序运行中，接受用户指令或请求，启动相应的插件。

 

两个方式各有利弊，若是插件过多，会致使程序启动很慢，若是用户使用时候在加载，若是插件太大或者依赖多，插件将会启动慢。

因此先加载经常使用的，必须的插件，其余插件使用时候，发现须要，动态载入。

 

五、应用

软件的设计不可能尽善尽美，或者在某些功能上，不可能作的太专业了，须要专业的客户本身加强。

 

 

接口和插件的区别：

接口每每是暴露出来的功能。例如模块提供的函数或方法，加载模块后调用这些函数完成功能。接口也是一种规范，约定了必须实现的功能（必须提供某名称的函数），可是不关心怎么实现这个功能。

 

插件是吧模块加载到系统中，运行它，加强当前系统功能，或者提供系统不具有的功能，

每每插件技术应用在框架设计中，系统自己设计简单化，轻量级，实现基本功能后，其余功能经过插件加入进来，方便扩展。

 

基础知识补充的

一、__slots__

 

问题的引出

字典为了提高查询效率，必须利用空间换时间。

通常来讲一个对象，属性多一点，都存储在字典中便于查询，问题不大。

对象数百万个。字典占用率就有些大了。

 

只要slots定义的，就会阻止了实例的字典，没有了字典，里面只能出现定义的属性，没有定义的一概不能使用。

class A:

    X = 1

    __slots__ = ('x','y')



    def __init__(self,x,y):

        self.x = x

        self.y = y



    def show(self):

        print(self.x,self.y)



a = A(1,2)

a.show()



print('A',A.__dict__)

# print(a.__dict__)  #字典被省略了

print(a.__slots__)

 

1 2

A {'y': <member 'y' of 'A' objects>, 'show': <function A.show at 0x000000972DAF4BF8>, '__init__': <function A.__init__ at 0x000000972DAF4D08>, '__doc__': None, 'x': <member 'x' of 'A' objects>, '__slots__': ('x', 'y'), 'X': 1, '__module__': '__main__'}

('x', 'y')

 

__slota__告诉解释器，实例的属性豆角什么，通常来讲，既要节约内存，最好仍是使用元组比较好。

 

并且实例不能够动态增长属性，类直接增长，由于__slots__是针对实例的。

 

只能限制当前类的实例，不能继承使用。除非子类里面本身也是定义了__slots__.

 

__slots__ = 后面写元组比较好。

 

 

 

应用场景：

使用须要构建在数百万以上的对象，且内存容量较为紧张，实例的属性检查、固定缺不用动态增长的场景。

 

二、未实现和未实现异常

1）NotImplemented  未实现。是个值，单值。

2）NotImplementedError    未实现异常。

3）只有raise才是无参数的构造。

print(type(NotImplemented))

print(type(NotImplementedError))

# raise NotImplemented   #不可使用，显示的是不属于异常类

raise NotImplementedError

 

 

 

 

三、运算符重载中的反向方法

class A:

    def __init__(self,x):

        self.x = x



    def __add__(self, other):

        print(self,'add')

        return self.x + other.x



    def __iadd__(self, other):

        print(self,'iadd')

        return A(self.x + other.x)



    def __radd__(self, other):

        print(self,'radd')

        try:

            return self.x + other.x

        except AttributeError:

            try:

                x = int(other)

            except:

                x= 0

            return self.x + x



a = A(4)

# b = A(5)

1 + a

 

 

执行__radd__,实现1+a的方法。

字符串也是实现了__add__ 方法，不过默认处理不了和其余类型的加法，因此就返回NotImplemented。