Python----pluggy模块的用法

简介: Python----pluggy模块的用法

1 pluggy 简介

  • pluggy 作用:提供了一个简易便捷的插件系统,可以做到插件与主题功能松耦合
  • pluggy 是pytest,tox,devpi的核心框架

2 安装

执行如下命令即可

pip install pluggy

3 使用初体验

import pluggy

# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类,作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")

# 定义自己的Spec,这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
    # hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器,为此方法增额外的属性设置,这里myhook可以理解为定义了一个接口
    @hookspec
    def myhook(self, arg1, arg2):
        pass

# 定义了一个插件
class Plugin_1:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的和
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook()")
        return arg1 + arg2

# 定义第二个插件
class Plugin_2:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook()")
        return arg1 - arg2

# 实例化一个插件管理的对象,注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法,这时候两个插件中的这个方法都会执行,而且遵循后注册先执行即LIFO的原则,两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook(arg1=1, arg2=2)
print(results)

执行结果如下:

inside Plugin_2.myhook()
inside Plugin_1.myhook()
[-1, 3]

4 详解解释

从代码上看比较绕,其实通俗一点理解,其实挺简单的,可以理解为首先定义一个接口类,然后定义很多插件类,插件类想要多少就定义多少,
接口类中要定义接口,上面的例子值定义了一个接口,其实可以定义很多接口,在每个插件类中需要选择接口类中的接口去实现,当然也不需要每个
都需要去实现,可以根据自己的需要有选择的去实现。

举个例子:

比如定义了一个接口类,接口类中定义了10个接口,同时定义了3个类,这三个类分别实现了接口类中3个接口,6个接口和10个接口,然后实例化一个插件管理的对象,实例化对象将接口类加入定义模板中,然后去注册这三个类,注册之后,就可以通过插件管理对象的钩子去调用接口类中的每个方法了,比如调用头三个方法,因为每个插件中都实现了,所以就会有三个结果,调用后面4-6的接口时,因为只有两个插件实现了,所以只会有两个结果返回,调用7-10的接口因为只有一个插件类实现了,所以就会只有一个结果返回,这样插件使用起来就非常灵活,可以真正做到“热插拔”

下面用代码示例演示:

import pluggy

# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类,作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")

# 定义自己的Spec,这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
    # hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器,为此方法增额外的属性设置,这里myhook可以理解为定义了3个接口
    @hookspec
    def myhook1(self, arg1, arg2):
        pass

    @hookspec
    def myhook2(self, arg1, arg2):
        pass

    @hookspec
    def myhook3(self, arg1, arg2):
        pass

# 定义了一个插件
class Plugin_1:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的和
    @hookimpl
    def myhook1(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook1()")
        return arg1 + arg2

    @hookimpl
    def myhook2(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook2()")
        return arg1 + arg2 +1

    @hookimpl
    def myhook4(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook4()")
        return arg1 + arg2 + 2

# 定义第二个插件
class Plugin_2:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook1(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook1()")
        return arg1 - arg2

    @hookimpl
    def myhook2(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook2()")
        return arg1 - arg2 -1

    @hookimpl
    def myhook3(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook3()")
        return arg1 - arg2 -2

# 实例化一个插件管理的对象,注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法,这时候两个插件中的这个方法都会执行,而且遵循后注册先执行即LIFO的原则,两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook1(arg1=1, arg2=2)
print(results)
results = pm.hook.myhook2(arg1=1, arg2=2)
print(results)
results = pm.hook.myhook3(arg1=1, arg2=2)
print(results)
results = pm.hook.myhook4(arg1=1, arg2=2)
print(results)

执行结果如下:

inside Plugin_2.myhook1()
inside Plugin_1.myhook1()
[-1, 3]
inside Plugin_2.myhook2()
inside Plugin_1.myhook2()
[-2, 4]
inside Plugin_2.myhook3()
[-3]
inside Plugin_1.myhook4()
[5]

从上面的代码示例可以看出:

  • 1)myhook1 和 myhook2 因为两个插件都实现了,所有返回两个结果,而且是倒序的
  • 2)myhook3 因为只有插件2实现了,所以只有一个返回结果
  • 3)myhook4 在spec中未定义,这里却也有结果,目前理解可能是pluggy的bug,待后续看源码后解释

5 HookspeckMarker装饰器支持传入一些特定的参数,当传入firstresult=True时,获取第一个plugin执行结果后就停止继续执行

import pluggy

# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类,作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")

# 定义自己的Spec,这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
    # hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器,为此方法增额外的属性设置,这里myhook可以理解为定义了一个接口
    @hookspec(firstresult=True)
    def myhook(self, arg1, arg2):
        pass

# 定义了一个插件
class Plugin_1:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的和
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook()")
        return arg1 + arg2

# 定义第二个插件
class Plugin_2:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook()")
        return arg1 - arg2

# 实例化一个插件管理的对象,注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法,这时候两个插件中的这个方法都会执行,而且遵循后注册先执行即LIFO的原则,两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook(arg1=1, arg2=2)
print(results)

执行结果如下:

inside Plugin_2.myhook()
-1

6 HookImplMarker装饰器也支持传入一些特定的参数,常用的有tryfirst和trylast以及hookwrapper

  • 当传入tryfirst=True时,表示这个类的hook函数会优先执行,其他的仍然按照后进先出的顺序执行
import pluggy

# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类,作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")

# 定义自己的Spec,这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
    # hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器,为此方法增额外的属性设置,这里myhook可以理解为定义了一个接口
    @hookspec
    def myhook(self, arg1, arg2):
        pass

# 定义了一个插件
class Plugin_1:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的和
    @hookimpl(tryfirst=True)
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook()")
        return arg1 + arg2

# 定义第二个插件
class Plugin_2:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook()")
        return arg1 - arg2

# 定义第三个插件
class Plugin_3:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_3.myhook()")
        return arg1 - arg2+10

# 实例化一个插件管理的对象,注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
pm.register(Plugin_3())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法,这时候两个插件中的这个方法都会执行,而且遵循后注册先执行即LIFO的原则,两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook(arg1=1, arg2=2)
print(results)

执行结果让如下:

inside Plugin_1.myhook()
inside Plugin_3.myhook()
inside Plugin_2.myhook()
[3, 9, -1]
  • 当传入trylast=True,表示当前插件的hook函数会尽可能晚的执行,其他的仍然按照后进先出的顺序执行
import pluggy

# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类,作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")

# 定义自己的Spec,这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
    # hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器,为此方法增额外的属性设置,这里myhook可以理解为定义了一个接口
    @hookspec
    def myhook(self, arg1, arg2):
        pass

# 定义了一个插件
class Plugin_1:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的和
    @hookimpl()
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook()")
        return arg1 + arg2

# 定义第二个插件
class Plugin_2:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl(trylast=True)
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook()")
        return arg1 - arg2

# 定义第三个插件
class Plugin_3:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_3.myhook()")
        return arg1 - arg2+10

# 实例化一个插件管理的对象,注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
pm.register(Plugin_3())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法,这时候两个插件中的这个方法都会执行,而且遵循后注册先执行即LIFO的原则,两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook(arg1=1, arg2=2)
print(results)

执行结果如下:

inside Plugin_3.myhook()
inside Plugin_1.myhook()
inside Plugin_2.myhook()
[9, 3, -1]
  • 当传入hookwrapper=True时,需要在这个plugin中实现一个yield,plugin先执行yield

之前的代码,然后去执行其他的pluggin,然后再回来执行yield之后的代码,同时通过yield可以
获取到其他插件执行的结果

import pluggy

# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类,作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")

# 定义自己的Spec,这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
    # hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器,为此方法增额外的属性设置,这里myhook可以理解为定义了一个接口
    @hookspec
    def myhook(self, arg1, arg2):
        pass

# 定义了一个插件
class Plugin_1:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的和
    @hookimpl()
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_1.myhook()")
        return arg1 + arg2

# 定义第二个插件
class Plugin_2:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl(hookwrapper=True)
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_2.myhook() before yield...")
        output=yield
        result=output.get_result()
        print(result)
        print("inside Plugin_2.myhook() after yield...")


# 定义第三个插件
class Plugin_3:
    # 插件中实现了上面定义的接口,同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰,功能是返回两个参数的差
    @hookimpl
    def myhook(self, arg1, arg2):
        print("inside Plugin_3.myhook()")
        return arg1 - arg2+10

# 实例化一个插件管理的对象,注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
pm.register(Plugin_3())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法,这时候两个插件中的这个方法都会执行,而且遵循后注册先执行即LIFO的原则,两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook(arg1=1, arg2=2)
print(results)

执行结果如下:

inside Plugin_2.myhook() before yield...
inside Plugin_3.myhook()
inside Plugin_1.myhook()
[9, 3]
inside Plugin_2.myhook() after yield...
[9, 3]
目录
相关文章
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
655 7
|
5月前
|
监控 安全 程序员
Python日志模块配置:从print到logging的优雅升级指南
从 `print` 到 `logging` 是 Python 开发的必经之路。`print` 调试简单却难维护,日志混乱、无法分级、缺乏上下文;而 `logging` 支持级别控制、多输出、结构化记录,助力项目可维护性升级。本文详解痛点、优势、迁移方案与最佳实践,助你构建专业日志系统,让程序“有记忆”。
432 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
python torch基础用法
本教程系统讲解PyTorch基础,涵盖张量操作、自动求导、神经网络构建、训练流程、GPU加速及模型保存等核心内容,结合代码实例帮助初学者快速掌握深度学习开发基础,是入门PyTorch的实用指南。
711 6
|
5月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
523 4
|
5月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
504 0
|
5月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
591 0
|
6月前
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
209 4
|
7月前
|
Go 调度 Python
Golang协程和Python协程用法上的那些“不一样”
本文对比了 Python 和 Go 语言中协程的区别,重点分析了调度机制和执行方式的不同。Go 的协程(goroutine)由运行时自动调度,启动后立即执行;而 Python 协程需通过 await 显式调度,依赖事件循环。文中通过代码示例展示了两种协程的实际运行效果。
308 7
|
6月前
|
存储 数据库 开发者
Python SQLite模块:轻量级数据库的实战指南
本文深入讲解Python内置sqlite3模块的实战应用,涵盖数据库连接、CRUD操作、事务管理、性能优化及高级特性,结合完整案例,助你快速掌握SQLite在小型项目中的高效使用,是Python开发者必备的轻量级数据库指南。
526 0
|
7月前
|
存储 安全 数据处理
Python 内置模块 collections 详解
`collections` 是 Python 内置模块,提供多种高效数据类型,如 `namedtuple`、`deque`、`Counter` 等,帮助开发者优化数据处理流程,提升代码可读性与性能,适用于复杂数据结构管理与高效操作场景。
460 0

推荐镜像

更多