插件化开发

文章目录

• ​​插件化开发​​

• ​​动态导入​​

• ​​1.内建函数`__import__()`​​
• ​​2.importlib.import_module()函数​​

• ​​插件化开发编程技术​​

插件化开发

动态导入

运行时，根据用户需求(提供字符串)，知道模块的资源动态加载起来。

1.内建函数​​__import__()​​

​​__import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0)​​ #加载指定模块

• name #str类型，模块名称
• 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()。
• ​​sys = __import__("sys")​​​等价于​​import sys​​

简单示例：

# test1.py文件内容
class A:
    def showme(self):
        print("我是A类中的showme方法")

# 主模块test.py文件内容
import importlib

if __name__ == "__main__":
    # mod = __import__("test1")
    mod = importlib.import_module("test1")
    cls = getattr(mod,"A")
    getattr(cls(),"showme")()
    a = cls()
    a.showme()

2.importlib.import_module()函数

• importlib.import_module(name,package=None) #支持绝对导入和相对导入，如果是相对导入，package必须设置。

importlib.import_module(".",package=“test1”) #等价于from . import test1

• 插件化开发，代码核心思路代码

# test1.py
class A:
    def showme(self):
        print("I am A")

# 主程序模块
import importlib

def plugin_load(plugin_name:str,sep=":"):
    m,_,c = plugin_name.partition(sep)
    mod = importlib.import_module(m)
    cls = getattr(mod,c)
    return cls()

if __name__ == "__main__":
    #装载差价
    a = plugin_load("test1:A")
    a.showme()

插件化开发编程技术

• 依赖的技术

1. 反射：运行时获取类型的信息，可以动态维护类型数据
2. 动态import：推荐使用importlib模块，实现动态import模块的能力
3. 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

• 加载的时机

1. 程序启动时加载：

• 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。

2. 程序运行中加载

• 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。

• 应用

1. 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。
2. 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。
3. 拼写检查、HTML预览、正则插件等。
4. 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。