插件框架python(如何设计插件式结构的程序,兼谈Python语言)

1.如何设计插件式结构的程序,兼谈Python语言

为了扩充软件的功能,通常我们会把软件设计成插件式结构。

Python这样的动态语言天生就支持插件式编程。与C++相比,Python已经定义好模块的接口,想要载入一个插件,一个__import__()就能很轻松地搞定。

不需要特定的底层知识。而且与C++等静态语言相比,Python的插件式结构更显灵活。

因为插件载入后,可以利用Python语言的动态性,充分地修改核心的逻辑。简单地说一个__import__()可能不大清楚。

现在就来看一个最简单的插件式结构程序。它会扫描plugins文件夹下的所有.py文件。

然后把它们载入。#-*- encoding: utf-8 -*-#main1.pyimport osclass Platform:def __init__(self):self.loadPlugins()def sayHello(self, from_):print "hello from %s." % from_def loadPlugins(self):for filename in os.listdir("plugins"):if not filename.endswith(".py") or filename.startswith("_"):continueself.runPlugin(filename)def runPlugin(self, filename):pluginName=os.path.splitext(filename)[0]plugin=__import__("plugins."+pluginName, fromlist=[pluginName])#Errors may be occured. Handle it yourself.plugin.run(self)if __name__=="__main__":platform=Platform()然后在plugins子目录里面放入两个文件:#plugins1.pydef run(platform):platform.sayHello("plugin1")#plugins2.pydef run(platform):platform.sayHello("plugin2")再创建一个空的__init__.py在plugins文件夹里面。

从package里面导入模块的时候,Python要求一个__init__.py。运行main1.py,看一下运行的结果。

首先是打印一下文件夹结构方便大家理解:h:\projects\workon\testplugins>tree /f /a卷 Data 的文件夹 PATH 列表卷序列号为 ****-****H:.| main1.py|\---pluginsplugin1.pyplugin2.py__init__.pyh:\projects\workon\testplugins>main1.pyhello from plugin1.hello from plugin2.一般地,载入插件前要首先扫描插件,然后依次载入并运行插件。我们上面的示例程序main1.py也是如此,分为两个函数。

第一个loadPlugins()扫描插件。它把plugins目录下面所有.py的文件除了__init__.py都当成插件。

runPlugin()载入并运行插件。其中两个关键:使用__import__()函数把插件当成模块导入,它要求所有的插件都定义一个run()函数。

各种语言实现的插件式结构其实也基本上分为这两个步骤。所不同的是,Python语言实现起来更加的简洁。

或许听起来还有点玄奥。详细地说一下__import__()。

它和常见的import语句很相似,只不过换成函数形式并且返回模块以供调用。import module相当于__import__("module"),from module import func相当于__import__("module", fromlist=["func"]),不过与想象有点不同,import package.module相当于__import__("package.module", fromlist=["module"])。

如何调用插件一般有个约定。像我们这里就约定每个插件都实现一个run()。

有时候还可以约定实现一个类,并且要求这个类实现某个管理接口,以方便核心随时启动、停止插件。要求所有的插件都有这几个接口方法:#interfaces.pyclass Plugin:def setPlatform(self, platform):self.platform=platformdef start(self):passdef stop(self):pass想要运行这个插件,我们的runPlugin()要改一改,另外增加一个shutdown()来停止插件:class Platform:def __init__(self):self.plugins=[]self.loadPlugins()def sayHello(self, from_):print "hello from %s." % from_def loadPlugins(self):for filename in os.listdir("plugins"):if not filename.endswith(".py") or filename.startswith("_"):continueself.runPlugin(filename)def runPlugin(self, filename):pluginName=os.path.splitext(filename)[0]plugin=__import__("plugins."+pluginName, fromlist=[pluginName])clazz=plugin.getPluginClass()o=clazz()o.setPlatform(self)o.start()self.plugins.append(o)def shutdown(self):for o in self.plugins:o.stop()o.setPlatform(None)self.plugins=[]if __name__=="__main__":platform=Platform()platform.shutdown()插件改成这样:#plugins1.pyclass Plugin1:def setPlatform(self, platform):self.platform=platformdef start(self):self.platform.sayHello("plugin1")def stop(self):self.platform.sayGoodbye("plugin1")def getPluginClass():return Plugin1#plugins2.pydef sayGoodbye(self, from_):print "goodbye from %s." % from_class Plugin2:def setPlatform(self, platform):self.platform=platformif platform is not None:platform.__class__.sayGoodbye=sayGoodbyedef start(self):self.platform.sayHello("plugin2")def stop(self):self.platform.sayGoodbye("plugin2")def getPluginClass():return Plugin2运行结果:h:\projects\workon\testplugins>main.pyhello from plugin1.hello from plugin2.goodbye from plugin1.goodbye from plugin2.详细观察的朋友们可能会发现,上面的main.py,plugin1.py, plugin2.py干了好几件令人惊奇的事。

首先,plugin1.py和plugin2.py里面的。

插件框架设计,插件框架,插件框架linux

2.python的框架有哪些 知乎

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1. Django。如楼上所说,是一个全能型框架。目前 Django 的使用面还是很广的,有学习的价值,但是不建议初学者学习,因为要学习的东西太多了,一下子难以吸收会失去兴趣。当然,Django 的目的是为了让开发者能够 快速 地开发一个网站,它提供了很多模块,其中我最喜欢的就是 admin 模块,your.site.com/admin 就进入了网站的后台(内置的哦~)方便地对数据进行操作,等等。。。。因此,如果对 Django 熟悉的话,papapa 一下子就写好一个网站的原型了。

2. Tornado。传说中性能高高的框架。Tornado 是一个很好的框架,支持异步处理的功能,这是它的特点,其他框架不支持。另外一点是,Tornado 的设计似乎更注重 RESTful URL。但 Tornado 提供了网站基本需要使用的模块外,剩下的则需要开发者自己进行扩展。例如数据库操作,虽然内置了一个 database 的模块(后来独立出去了,现在叫做 torndb,bdarnell/torndb · GitHub)但是不支持 ORM,快速开发起来还是挺吃力的。如果需要 ORM 支持的话,还需要自己写一层将 SQLAlchemy 和 Tornado 联系起来,而且这里还有一个坑。

BTW:知乎就是基础 Tornado 开发的。

3. Bottle。Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。但是 Bottle 似乎落寞了。我觉得跟他的 API 设计有关系。个人认为 Bottle 使用起来不那么顺手,因此也用得少。这里不做太多介绍。

4. web.py。也是很轻的一个框架,使用不多,也不做介绍。

5. web2py。我看楼上都没有对这个框架做介绍。这个框架是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的,兼容 GAE 。性能据说很高,曾经用他来做自己的主页,感觉也还不错。缺点同样是对扩展支持不太好,需要自己进行扩展。

6. Quixote。著名的 豆瓣 就是基于 Quixote 开发的。跟上面几个框架不同,Quixote 的路由会有些特别。另外 Quixote 的性能据说也好。

插件,框架,python

3.如何安装Python环境以及为Visual Studio 2012安装Python插件

最近开始了Python的学习之路,由于之前一直在写C#项目,对Visual Studio 开发环境的使用比较熟练,于是就在同事的帮助下把Python集成到了现有开发环境下,直接在VS上进行Python编程,经过实践安装成功。下面就给大家讲述一下如何在Visual Studio 上安装Python的插件。

(一)首先我机器上的开发环境安装的是Visual Studio 2012版本,系统为window7,64位,要安装的Python版本为python3.4-x64。

(二)首先下载python-3.4.1.amd64.msi 安装包,双击安装包安装Python环境,其中有一步需要注意的是如下图所示,需要把Python环境添加到环境变量。

安装完成通过cmd调出命令控制行工具,输入Python,如果如下图所示,则标识Python环境安装成功

其次安装pyodbc包:下载pyodbc-3.0.10-cp34-none-win_amd64.whl包,在命令控制行中找到该包所在的文件夹,假设在D盘,到D盘后输入“

pip install pyodbc-3.0.10-cp34-none-win_amd64.whl”,然后按Enter安装pyodbc包,如下图所示:

到此,Python环境已经安装完成,可以运行Python脚本了。接下来的步骤就是如何将Python嵌入到VS2012中。

(三)看自己本机上vs的版本,下载一个对应版本的PTVS插件,这里安装的是PTVS 2.1

4.python一般是学什么框架?

1、Django:它的存在,让很多网站开发项目才可以拥有如此好的成功,这要是从而导致Python成为网站开发中最常用的语言之一,包含国外一些知名的网站,比如说Instagram、Mozilla Pinterest、NASA等等,都是利用django进行网站开发。

2、CherryPy:能够同时运行好几个web服务,这是它比较亮眼的一个特性。它虽然没有diango那么多的模板,是提供可以导入的库。

所以可以让程序员自由选择使用或者禁用各种模板、用户权限和数据库,它具有灵活强大的插件系统,在平时编程过程中,可以形成一套专属自己的工具集合。3、TurboGears:具有widgets控件,非常方便的生成一些特定的功能,是一种MVC架构的网站开发框架,基于SQLAlchemy,、Ming、Repoze等一些WSGI组件、Genshi、Kajiki、Cheetah、Myghty等模板引擎和大量的库以及middleware这样的中间件。

很多程序员都喜欢用它的精简模式,是轻量级的框架。4、Flask:是一个比较新的框架,也是一个轻量级的框架,在小项目中得到了非常好的应用,简单强大,支持DBMS和模板引擎。

它拥有众多扩展工具,可以用来创建基于网站的应用,初学者可以多使用,非常简单明了。5、Pyramid:和Django相比,Pyramid更具有灵活性和可扩展性。

使用期间可以自由选择什么样的数据库、URL结构等。支持多种类型的模板语言和引擎,拥有自己内置的解决方案。

5.sublime text3有哪些好用的python插件

四年的时间,一直使用EmEditor编辑器进行Python开发,之前是做面向过程,只需要将一个单独的py文件维护好即可,用着也挺顺手,但是最近在做面向对象的开发,不同的py文件中相互关联较多,感觉单纯使用EmEditor编辑器确实有些低效(主要是对EmEditor的插件都不熟悉,然后逐个py文件的查找)。

在网上搜索了一些Python开发的编辑器和IDE,有使用PyCharm,也有使用Eclipse,我安装了PyCharm试了一下,总体感觉太消耗内存,并且启动的时候稍微慢,有些时候还会出现卡顿的情况(可能是我电脑配置不高的原因),所以最终选择了sublime text 3来作为python开发的编辑器。安装及配置过程并不是很复杂,但是对于没有配置过的人并直接在网上查找资料的话,有些资料不够全面,导致会绕一些弯子,所以我将我的安装及配置过程整理出来,希望能够帮助到有需要的人。

我在网上查找的资料将会列在最后的【相关资料】,非常感谢原作者。1、下载在官网下载2、windows下安装与使用2.1、安装1. Win7 64位系统,可以下载 Windows 64 bit来安装。

2. 安装时,注意勾选Add to explorer context menu,这样Sublime Text可以被添加到右键中,在右键单击文件时,可以直接使用Sublime Text打开。 2.2、安装插件2.2.1、Package Control1. Sublime Text可以使用Package Control,来更方便的浏览、安装和卸载插件。

2. 如何安装Package Control呢?(我当时就在这里绕了很大一个圈子。)可以参考Package Control官网提供的安装步骤(1)使用 [Ctrl + `] (或View > Show Console menu) 打开Sublime Text控制台,将下面的Python代码粘贴到控制台里: import urllib.request,os,hashlib; h = '' + ''; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.request.ProxyHandler()) ); by = urllib.request.urlopen( '' + pf.replace(' ', '%20')).read(); dh = hashlib.sha256(by).hexdigest(); print('Error validating download (got %s instead of %s), please try manual install' % (dh, h)) if dh != h else open(os.path.join( ipp, pf), 'wb' ).write(by) 注意:上面的代码会随着版本不同而改变,所以最好取到【1】去复制代码。

(2)如果不能自动安装的话,【1】也提供了手动(Manual)安装方法,具体做法可以去到官网参考(3)如果在Perferences->package settings中看到package control这一项,则表明安装成功。2.2.2、用Package Control查看已安装的插件1. 按下Ctrl+Shift+P调出命令面板。

2. 输入install 调出 Install Package 选项并回车。3. 在列表中选中要安装的插件,或者输入插件名(比如要安装IMESupport插件,则输入IMESupport,它会实时过滤筛选结果),根据命令面板中的过滤结果,选择要安装的插件。

2.2.3、Package Control安装插件的路径如果想看一下Sublime Text 3中已经安装了什么插件,可以按照下面的方法操作。1. 按下Ctrl+Shift+P调出命令面板2. 输入"package",在下拉列表找到"Package Control: list packages",选中后回车,全部的插件就会显示出来了。

2.2.4、插件在Python开发中有一些很实用的插件,可以很好的提高开发效率,下面就是我使用的一些插件▶ Package Control:管理插件的插件,前面已安装▶ SublimeCodeIntel: 代码提示插件,可根据是python、java等自动代码提示安装步骤:打开Package Control[Preferences>>Package Control]输入 install 选择关联出来的install package输入sublimecodeintel,然后选中安装安装完成之后可以通过【Preferences>>Package Settings】中查看到已安装的插件这里可以自定义设置一些快捷键以及鼠标事件,我都没有操作,我只是在菜单中选择Preferences-->Browser Packages。-->进入相关的目录SublimeCodeIntel\.codeintel找到config,修改了一下Python路径(根据settings-default中确定.codeintel目录){ "Python": { "python":"C:/Python27/python.exe", "pythonExtraPaths": [ "C:/Python27", "C:/Python27/DLLs", "C:/Python27/Lib", "C:/Python27/Lib/site-packages" ] }, } ▶ SideBarEnhancements: 扩展了侧边栏中菜单选项的数量,从而提升你的工作效率。

诸如”New file” 和 “Duplicate” 这样的选项对于 ST3 来说实在是太重要了, 我甚至觉得 ST3 本来就应该提供这些功能。而且仅凭 “Delete” 这一个功能就让这个插件值得下载。

这个功能将你会在你删除文件的时候把它放入回收站。虽然这个功能乍一看没什么用,但是当你没有使用这样的功能而彻底删除了一个文件的时候,除非你用了版本管理软件,否则你将很难恢复这个文件。

具体安装步骤与其他插件相同,最终安装结果如下:▶pylinter:Python基本主题,通过下图选中安装的插件以及使用后的样式如下安装后的样式▶SublimeTmpl:新建文件模板插件,可以支持多种语言例如Python、PHP等,下面的代码是我在配置文件中的配置信息在settings-user中设置上自己的信息{ "disable_keymap_actions": 。

6.Python的框架可以用来做什么

1、Django:它的存在,让很多网站开发项目才可以拥有如此好的成功,这要是从而导致Python成为网站开发中最常用的语言之一,包含国外一些知名的网站,比如说Instagram、Mozilla Pinterest、NASA等等,都是利用django进行网站开发。

2、CherryPy:能够同时运行好几个web服务,这是它比较亮眼的一个特性。它虽然没有diango那么多的模板,是提供可以导入的库。

所以可以让程序员自由选择使用或者禁用各种模板、用户权限和数据库,它具有灵活强大的插件系统,在平时编程过程中,可以形成一套专属自己的工具集合。3、TurboGears:具有widgets控件,非常方便的生成一些特定的功能,是一种MVC架构的网站开发框架,基于SQLAlchemy,、Ming、Repoze等一些WSGI组件、Genshi、Kajiki、Cheetah、Myghty等模板引擎和大量的库以及middleware这样的中间件。

很多程序员都喜欢用它的精简模式,是轻量级的框架。4、Flask:是一个比较新的框架,也是一个轻量级的框架,在小项目中得到了非常好的应用,简单强大,支持DBMS和模板引擎。

它拥有众多扩展工具,可以用来创建基于网站的应用,初学者可以多使用,非常简单明了。5、Pyramid:和Django相比,Pyramid更具有灵活性和可扩展性。

使用期间可以自由选择什么样的数据库、URL结构等。支持多种类型的模板语言和引擎,拥有自己内置的解决方案。

7.Python的代表性Web框架有哪些

对初学者来说,循序渐进是最重要的,我推荐学习 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))

Flask 很轻,花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。

Flask 框架学会以后,可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据,用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

BTW:果壳网基于 Flask 开发的。

另外也简单介绍下其他框架:

1.

Django。如楼上所说,是一个全能型框架。目前 Django

的使用面还是很广的,有学习的价值,但是不建议初学者学习,因为要学习的东西太多了,一下子难以吸收会失去兴趣。当然,Django

的目的是为了让开发者能够 快速 地开发一个网站,它提供了很多模块,其中我最喜欢的就是 admin 模块,

就进入了网站的后台(内置的哦~)方便地对数据进行操作,等等。。。。因此,如果对 Django 熟悉的话,papapa

一下子就写好一个网站的原型了。

2. Tornado。传说中性能高高的框架。Tornado

是一个很好的框架,支持异步处理的功能,这是它的特点,其他框架不支持。另外一点是,Tornado 的设计似乎更注重 RESTful URL。但

Tornado 提供了网站基本需要使用的模块外,剩下的则需要开发者自己进行扩展。例如数据库操作,虽然内置了一个 database

的模块(后来独立出去了,现在叫做 torndb,bdarnell/torndb · GitHub)但是不支持

ORM,快速开发起来还是挺吃力的。如果需要 ORM 支持的话,还需要自己写一层将 SQLAlchemy 和 Tornado

联系起来,而且这里还有一个坑。

8.Python几种主流框架比较

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。

这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。

Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架 Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。

支持TCP和UDP。Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架 Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。

基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,用extension增加其他功能。

Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。Cubes:轻量级Python OLAP框架 Cubes是一个轻量级Python框架,包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据(aggregated data)等工具。

Kartograph.py:创造矢量地图的轻量级Python框架 Kartograph是一个Python库,用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段,你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar:Python的事件驱动并发框架 Pulsar是一个事件驱动的并发框架,有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。Web2py:全栈式Web框架 Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用,兼容Google App Engine。

Falcon:构建云API和网络应用后端的高性能Python框架 Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,它鼓励使用REST架构风格,尽可能以最少的力气做最多的事情。Dpark:Python版的Spark DPark是Spark的Python克隆,是一个Python实现的分布式计算框架,可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。

DPark由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成,正日趋完善。Buildbot:基于Python的持续集成测试框架 Buildbot是一个开源框架,可以自动化软件构建、测试和发布等过程。

每当代码有改变,服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试,收集并报告不同平台的构建和测试结果。Zerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架 Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。

和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle: 微型Python Web框架 Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型,是因为它只有一个文件,除Python标准库外,它不依赖于任何第三方模块。

Tornado:异步非阻塞IO的Python Web框架 Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上看就可知道它可以用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购了之后便开源了出来。

webpy: 轻量级的Python Web框架 webpy的设计理念力求精简(Keep it simple and powerful),源码很简短,只提供一个框架所必须的东西,不依赖大量的第三方模块,它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。Scrapy:Python的爬虫框架 Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。

插件框架python

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