插件机制是代码/功能反向依赖注入到主体程序的一种方法,编译型语言通过动态加载动态库实现插件。对于Python这样的脚本语言,实现插件机制更简单。
机制
Python的__import__方法可以动态地加载Python文件,即以某个py脚本的文件名作为__import__的参数,在程序运行的时候加载py脚本程序模块。对应的import关键字则是静态加载依赖的py模块。
描述
__import__() 函数用于动态加载类和函数 。
如果一个模块经常变化就可以使用 __import__() 来动态载入。
语法
__import__ 语法:
__import__(name[, globals[, locals[, fromlist[, level]]]])
参数说明:
name -- 模块名
需要动态加载的py脚本若存放在任意的目录下,则需要首先需要增加脚本查找路径:
sys.path.append(modulePath)
应用示例
# 增加查找路径 sys.path.append(modulePath) # 加载脚本 module = __import__(moduleName) # 保存脚本对象,否则会被析构 self.modules[moduleName] = module # 调用插件中的方法初始化 module.InitModule(self)
总结
使用插件机制可以实现高内聚低耦合的程序。
在实践中,我们处理的任务有若干的可执行程序配合完成,可执行程序可以是C++,.Net , Java,甚至其他脚本程序,这时候我们使用Python作为粘合剂,定义了主体的任务流程框架,使用插件机制动态的注入需要执行的任务。
另外当在不同的情况下,需要使用不同的exe配合的时候,我们只需要用json定义需要的exe组合,主程序不需要做任何的更改就可以满足变换的业务需求。
补充知识:Kusto使用python plugin
整个流程为kusto的数据进入python脚本时自动转化为pandas DataFrame,
python 脚本的输出自动转化为kusto table,其中列名和变量都保持不变。
Python 脚本紧接着Kusto的输出
注意以下几点
1.typeof为python脚本输出的参数
2.typeof 中的数据类型跟python脚本输出pandas DataFrame列是完全一致的,包括变量名,变量类型,前后不一致的话会报错
3.typeof 中*表示复用输入的数据类型, 比如( *,age:int) 表示输入在输出的基础上多个了age属性
4. python脚本的输入是转化为DataFrame 的kusto table, 其在python脚本里的变量名为df(会自动匹配上), 同时我们要让输出的DataFrame 命名为result, 程序会自动输出
5. python 中可以接受外界参数,通过 kargs["topK"]这样的形式,kargs是系统默认的传递参数的变量, 同时kusto在python脚本的最后通过pack("topK", 10)这样的形式往python脚本中传递参数
6 .python脚本可以直接写在kusto代码中,也可以以链接的形式访问
7. kusto 中的python运行企业版的anaconda上,个人没法轻易安装自己想要的包,所以如果要使用某些包,最好是将其功能用最基本的包写好。kusto 运行镜像的沙盒支持 numpy ,pd, 以及tensorflow ,keras ,torch hdbscan, xgboost 这些比较大众的包
以上这篇Python插件机制实现详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
Python,插件机制
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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