Python中的包管理及插件化开发
一、包管理
1、为什么使用包管理
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，就需要打包，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
2、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的增强版工具集，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，同样提供丰富的包管理功能。
（4）wheel
提供bdist_wheel作为setuptools的扩展命令，这个命令可以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，不需要再本地编译。
3、使用setup.py打包
首先创建一个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']指定以后，就会把所有的非目录子模块打包。
# ['m','m.m1.m2.m3'] 逐级建立目录，但是只是把m的所有非目录子模块打包。后面的也打包
#description 描述信息
#author 作者
#author_email作者邮件
#url 包的主页，可以不写
查询帮助命令：Python setup.py cmd -help
4、build命令、编译
创建一个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。
所有的.py 文件全部被复制了，但是子目录没有被复制。
构建了同样的目录结构，并只是拷贝了__ init __ .py 文件。
build 得到的文件，直接拷贝到其他项目就可以使用了。
打包的时候子包不要，模块还是要带上的。 setup.build。Packages后面写的是包名，而不是模块名。
5、install命令，安装
Build后就可以install，直接运行
###Python setup.py install
如果没有build，会先build编译，然后安装。
6、sdist命令，分发
Sdist命令：
####Python setup.py sdist
创建源代码的分发包
产生一个dist目录，里面生成一个带版本号的压缩包。
在其他地方解压缩文件，里面有setup.py 就可以直接使用 Python setup.py install 安装了，也可以 ##pip install xxxxxxxxxxx 直接使用pip安装这个压缩包。
制作window是下的分发包：Python setup.py bdist_wininst.
打包成rpm：Python setup.Py bdist_rpm
也可以将写好的模块发布到公共的pipy上，也可以搭建pypi私服。
模块名前后：优先级。
7、wheel包
安装wheel依赖
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## 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。
二、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。
1、__ 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，但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
2、importlib.import_module()
class A:
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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。
3、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，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。
4、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，如果插件过多，会导致程序启动很慢，如果用户使用时候在加载，如果插件太大或者依赖多，插件将会启动慢。
所以先加载常用的，必须的插件，其他插件使用时候，发现需要，动态载入。
5、应用
软件的设计不可能尽善尽美，或者在某些功能上，不可能做的太专业了，需要专业的客户自己增强。
接口和插件的区别：
接口往往是暴露出来的功能。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），但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，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。
三、基础知识补充的
1、__ slots __
问题的引出
字典为了提升查询效率，必须利用空间换时间。
一般来说一个对象，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，没有定义的一律不能使用。
class A:
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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，一般来说，既要节约内存，最好还是使用元组比较好。
而且实例不可以动态增加属性，类直接增加，因为slots是针对实例的。
只能限制当前类的实例，不能继承使用。除非子类里面自己也是定义了slots.
__ slots__ = 后面写元组比较好。
应用场景：
使用需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、固定缺不用动态增加的场景。
2、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。
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print(type(NotImplemented))
print(type(NotImplementedError))
# raise NotImplemented #不可以使用，显示的是不属于异常类
raise NotImplementedError
3、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他类型的加法，所以就返回NotImplemented。
