Flowers_World
分类： 嵌入式
2017-06-21 10:32:20
本文所涉及到的代码在上。
Python 是一门优美简单、功能强大的动态语言。在刚刚接触这门语言时，我们会被其优美的格式、简洁的语法和无穷无尽的类库所震撼。在真正的将python应用到实际的项目中，你会遇到一些无法避免的问题。最让人困惑不解的问题有二类，一个 编码问题，另一个则是引用问题。
本文主要讨论关于Python中import的机制与实现、以及介绍一些有意思的Python Hooks。
首先，看一个简单的例子：
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"""
目录结构如下：
├── __init__.py
├── main.py
└── string.py
"""
# main.py 内容如下
import string
print string.a
# string.py 内容如下
a = 2
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现在，考虑一下：
为了搞清楚上面的问题，我们需要了解关于Python类库引入的机制。
Python 提供了二种引入机制：
relative import 也叫作相对引入，在Python2.5及之前是默认的引入方法。它的使用方法如下：
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from .string import a
from ..string import a
from ...string import a
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这种引入方式使用一个点号来标识引入类库的精确位置。与linux的相对路径表示相似，一个点表示当前目录，每多一个点号则代表向上一层目录。
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"""
├── __init__.py
├── foo.py
└── main.py
"""
# foo.py
a = 2
# main.py
print __name__
from .foo import a
print a
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相对引入，那么我们需要知道相对什么来引入。相对引入使用被引入文件的 __name__ 属性来决定该文件在整个包结构的位置。那么如果文件的__name__没有包含任何包的信息，例如__name__ 被设置为了__main__，则认为其为‘top level script’，而不管该文件的位置，这个时候相对引入就没有引入的参考物。如上面的程序所示，当我们执行 python main.py 时，Python解释器会抛出 ValueError: Attempted relative import in non-package的异常。
为了解决这个问题，PEP 0366 — Main module explicit relative imports提出了一个解决方案。允许用户使用python -m ex2.main的方式,来执行该文件。在这个方案下，引入了一个新的属性__package__。
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liuchang@localhost ~/Codes/pycon
$ cat ex2/main.py
print __name__
print __package__
from .foo import a
print a
liuchang@localhost ~/Codes/pycon
$ python -m ex2.main
__main__
ex2
2
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absolute import 也叫作完全引入，非常类似于Java的引入进制，在Python2.5被完全实现，但是是需要通过 from __future__ import absolute_import 来打开该引入进制。在Python2.6之后以及Python3，完全引用成为Python的默认的引入机制。它的使用方法如下：
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from pkg import foo
from pkg.moduleA import foo
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要注意的是，需要从包目录最顶层目录依次写下，而不能从中间开始。
在使用该引入方式时，我们碰到比较多的问题就是因为位置原因，Python找不到相应的库文件，抛出ImportError的异常。让我们看一个完全引用的例子:
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"""
ex3
├── __init__.py
├── foo.py
└── main.py
"""
# foo.py
a = 2
# main.py
print __name__
print __package__
from ex2.foo import a
print a
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我们尝试着去运行main.py文件，Python解释器会抛出ImportError。那么我们如何解决这个问题呢？
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$ python ex3/main.py
__main__
None
Traceback (most recent call last):
File "ex3/main.py", line 3, in <module>
from ex2.foo import a
ImportError: No module named ex2.foo
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首先，我们也可以使用前文所述的module的方式去运行程序，通过-m参数来告诉解释器__package__ 属性。如下：
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liuchang@liuchangdeMacBook-Pro ~/Codes/pycon
$ python -m ex3.main
__main__
ex3
2
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另外，我们还有一个办法可以解决该问题，在描述之前，我们介绍一个关于Python的非常有用的小知识：Python解释器会自动将当前工作目录添加到PYTHONPATH。如下所示，可以看到我们打印出的 sys.path 已经包含了当前工作目录。
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liuchang@liuchangdeMacBook-Pro ~/Codes/pycon/ex4
$ cat main.py
import sys
print sys.path
liuchang@liuchangdeMacBook-Pro ~/Codes/pycon/ex4
$ python main.py
['/Users/liuchang/Codes/pycon/ex4', '/Library/Python/2.7/site-packages/pip-7.1.0-py2.7.egg', '/Library/Python/2.7/site-packages/mesos-_PACKAGE_VERSION_-py2.7.egg', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python27.zip', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-darwin', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-mac', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-mac/lib-scriptpackages', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-tk', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-old', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-dynload', '/Users/liuchang/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/PyObjC', '/Library/Python/2.7/site-packages']
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了解了Python解释器的这个特性后，我们就可以解决完全引用的找不到类库的问题：执行的时候，让解释器自动的将类库的目录添加到PYTHONPATH中。
我们可以在顶层目录中添加一个run_ex3.py的文件，文件内容和运行结果如下，可以看到Python解释器正确的执行了ex3.main文件。
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liuchang@liuchangdeMacBook-Pro ~/Codes/pycon
$ cat run_ex3.py
from ex3 import main
liuchang@liuchangdeMacBook-Pro ~/Codes/pycon
$ python run_ex3.py
ex3.main
None
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上面介绍了Python的两种引用方式，都可以解决引入歧义的问题。那我们应该使用哪一种呢？
先说明一下Python的默认引用方式，在Python2.4及之前，Python只有相对引用这一种方式，在Python2.5中实现了绝对引用，但默认没有打开，需要用户自己指定使用该引用方式。在之后的版本和Python3版本，绝对引用已经成为默认的引用方式。
其次，二种引用方式各有利弊。绝对引用代码更加清晰明了，可以清楚的看到引入的包名和层次，但是，当包名修改的时候，我们需要手动修改所有的引用代码。相对引用则比较精简，不会被包名修改所影响，但是可读性较差，不如完全引用清晰。
最后，对于两种引用的方式选择，还是有争论的。在PEP8中，Python官方推荐的是绝对引用,详细理由可以参考这儿。
Absolute imports are recommended, as they are usually more readable and tend to be better behaved (or at least give better error messages) if the import system is incorrectly configured (such as when a directory inside a package ends up on sys.path ):
However, explicit relative imports are an acceptable alternative to absolute imports, especially when dealing with complex package layouts where using absolute imports would be unnecessarily verbose:
Standard library code should avoid complex package layouts and always use absolute imports. Implicit relative imports should never be used and have been removed in Python 3.
为了别人使用自己代码的方便，应该尽量使用规范的包分发机制。为自己的Python包编写正确的setup.py文件，添加相应的README.md文件。对于提供一些可执行命令的包，则可以使用 console_entrypoint 的机制来提供。因为打包和分发不是本文重点，不再详细叙述，大家可以查看官方文档。
在使用Python的时候，尽量使用virtualenv来管理项目，所有的项目从编写到运行都在特定的virtualenv中。并且为自己的项目生成正确的依赖描述文件。
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pip freeze > requirements.txt
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关于virtualenv的用法，可以参考我之前的一篇文章virtualenv教程。
Python 提供了 import 语句来实现类库的引用，下面我们详细介绍当执行了 import 语句的时候，内部究竟做了些什么事情。
当我们执行一行 from package import module as mymodule 命令时，Python解释器会查找package这个包的module模块，并将该模块作为mymodule引入到当前的工作空间。所以import语句主要是做了二件事：
下面我们详细了解python是如何查找模块的。
在import的第一个阶段，主要是完成了查找要引入模块的功能，这个查找的过程如下：
对于第一步中sys.modules，我们可以打开Python来实际的查看一下其内容：
可以看到sys.modules已经保存了一些包的信息，由这些信息，我们就可以直接知道要查找的包的位置等信息。
在上文中，我们提到了sys.meta_path中保证了一些finder对象。在python中，不仅定义了finder的概念，还定义了loader和importor的概念。
在Python查找的时候，如果在sys.modules没有查找到，就会依次调用sys.meta_path中的finder对象。默认的情况下，sys.meta_path是一个空列表，并没有任何finder对象。
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In [6]: sys.meta_path
Out[6]: []
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我们可以向sys.meta_path中添加一些定义的finder，来实现对Python加载模块的修改。比如下例，我们实现了一个会将每次加载包的信息打印出来的finder。
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from __future__ import print_function
import sys
class Watcher(object):
@classmethod
def find_module(cls, name, path, target=None):
print("Importing", name, path, target)
return None
sys.meta_path.insert(0, Watcher)
import socket
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当我们执行的时候，就可以看到系统加载socket包时所发生的事情。
Python import的hook分为二类，一类是上一章节已经描述的meta hook，另一类是 path hook。
当处理sys.path（或者package.path)时，就会调用对应的一部分的 Pack hook。Path Hook是通过向sys.path_hooks 中添加一个importer生成器来注册的。
sys.path_hooks 是由可被调用的对象组成，它会顺序的检查以决定他们是否可以处理给定的sys.path的一项。每个对象会使用sys.path项的路径来作为参数被调用。如果它不能处理该路径，就必须抛出ImportError，如果可以，则会返回一个importer对象。之后，不会再尝试其它的sys.path_hooks对象，即使前一个importer出错了。
详细可以参考registering-hooks。
在介绍完Python的引用机制与一些实现方法后，接下来我们介绍一些关于如何根据自己的需求来扩展Python的引用机制。
在开始详细介绍前，给大家展示一个实用性不高，但是很有意思的例子：让Python在执行代码的时候自动安装缺失的类库。我们会实现一个autoinstall的模块，只要import了该模块，就可以打开该功能。如下所示，我们尝试引入tornado库的时候，iPython会提示我们没有安装。然后，我们引入了autoinstall，再尝试引入tornado，iPython就会自动的安装tornado库。
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In [1]: import tornado
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ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-3eac10687b7e> in <module>()
----> 1 import tornado
ImportError: No module named tornado
In [2]: import autoinstall
In [3]: import tornado
Installing tornado
Collecting tornado
Downloading tornado-4.2.1.tar.gz (434kB)
Collecting backports.ssl-match-hostname (from tornado)
Downloading http://182.92.2.186:7002/packages/backports.ssl_match_hostname-3.4.0.2-py2-none-any.whl
Collecting certifi (from tornado)
Downloading certifi-2015.9.6.2-py2.py3-none-any.whl (371kB)
Installing collected packages: backports.ssl-match-hostname, certifi, tornado
Running setup.py install for tornado
Successfully installed backports.ssl-match-hostname-3.4.0.2 certifi-2015.9.6.2 tornado-4.2.1
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这个功能的实现其实很简单，利用了sys.meta_path。autoinstall的全部代码如下：
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from __future__ import print_function
import sys
import subprocess
class AutoInstall(object):
_loaded = set()
@classmethod
def find_module(cls, name, path, target=None):
if path is None and name not in cls._loaded:
cls._loaded.add(name)
print("Installing", name)
try:
out = subprocess.check_output(['sudo', sys.executable, '-m', 'pip', 'install', name])
print(out)
except Exception as e:
print("Failed" + e.message)
return None
sys.meta_path.append(AutoInstall)
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我们为什么需要Python import的hook呢？使用import的hook可以让我们做到很多事情，比如说当我们的Python包存储在一个非标准的文件中，或者Python程序存储在网络数据库中，或者像py2exe一样将Python程序打包成了一个文件，我们需要一种方法来正确的解析它们。
其次，我们希望在Python加载类库的时候，可以额外的做一些事情，比如上传审计信息，比如延迟加载，比如自动解决上例的依赖未安装的问题。
所以，import系统的Hook技术是值的花时间学习的。
Python提供了一些方法，让我们可以在代码中动态的调用import。主要有如下几种：
Python2 所有关于import的库的列表参见。Python3 的可以参考 PEP 0302 — New Import Hooks 提案详细的描述了importlib的目的、用法。
使用Import Hook，我们可以达到Lazy Import的效果，当我们执行import的时候，实际上并没引入该库，只有真正的使用这个库的时候，才会将其引入到当前工作空间。 具体的代码可以参考。 实现的效果如下：
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#!/usr/bin/python
import limp # Lazy imports begin now
import json
import sys
print('json' in sys.modules) # False
print(', '.join(json.loads('["Hello", "World!"]')))
print('json' in sys.modules) # True
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它的实现也很简单：
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import sys
import imp
_lazy_modules = {}
class LazyModule():
def __init__(self, name):
self.name = name
def __getattr__(self, attr):
path = _lazy_modules[self.name]
f, pathname, desc = imp.find_module(self.name, path)
lf = sys.meta_path.pop()
imp.load_module(self.name, f, pathname, desc)
sys.meta_path.append(lf)
self.__dict__ = sys.modules[self.name].__dict__
return self.__dict__[attr]
class LazyFinder(object):
def find_module(self, name, path):
_lazy_modules[name] = path
return self
def load_module(self, name):
return LazyModule(name)
sys.meta_path.append(LazyFinder())
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使用过Flask的同学都知道，Flask的对于插件提供了统一的入口。比如说我们安装了Flask_API这个库，然后我们可以直接 import flask_api 来使用这个库，同时Flask还允许我们采用 import flask.ext.api 的方式来引用该库。
这里Flask就是使用了import 的hook，当引入flask.ext的包时，就自动的引用相应的库。Flask实现了一个叫ExtensionImporter的类，这个类实现了find_module和load_module代码实现如下：
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class ExtensionImporter(object):
"""This importer redirects imports from this submodule to other locations.
This makes it possible to transition from the old flaskext.name to the
newer flask_name without people having a hard time.
"""
def __init__(self, module_choices, wrapper_module):
self.module_choices = module_choices
self.wrapper_module = wrapper_module
self.prefix = wrapper_module + '.'
self.prefix_cutoff = wrapper_module.count('.') + 1
def __eq__(self, other):
return self.__class__.__module__ == other.__class__.__module__ and \
self.__class__.__name__ == other.__class__.__name__ and \
self.wrapper_module == other.wrapper_module and \
self.module_choices == other.module_choices
def __ne__(self, other):
return not self.__eq__(other)
def install(self):
sys.meta_path[:] = [x for x in sys.meta_path if self != x] + [self]
def find_module(self, fullname, path=None):
if fullname.startswith(self.prefix):
return self
def load_module(self, fullname):
if fullname in sys.modules:
return sys.modules[fullname]
modname = fullname.split('.', self.prefix_cutoff)[self.prefix_cutoff]
for path in self.module_choices:
realname = path % modname
try:
__import__(realname)
except ImportError:
exc_type, exc_value, tb = sys.exc_info()
# since we only establish the entry in sys.modules at the
# very this seems to be redundant, but if recursive imports
# happen we will call into the move import a second time.
# On the second invocation we still don't have an entry for
# fullname in sys.modules, but we will end up with the same
# fake module name and that import will succeed since this
# one already has a temporary entry in the modules dict.
# Since this one "succeeded" temporarily that second
# invocation now will have created a fullname entry in
# sys.modules which we have to kill.
sys.modules.pop(fullname, None)
# If it's an important traceback we reraise it, otherwise
# we swallow it and try the next choice. The skipped frame
# is the one from __import__ above which we don't care about
if self.is_important_traceback(realname, tb):
reraise(exc_type, exc_value, tb.tb_next)
continue
module = sys.modules[fullname] = sys.modules[realname]
if '.' not in modname:
setattr(sys.modules[self.wrapper_module], modname, module)
return module
raise ImportError('No module named %s' % fullname)
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然后在Flask的ext目录下的__init__.py文件中，初始化了该Importer。
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def setup():
from ..exthook import ExtensionImporter
importer = ExtensionImporter(['flask_%s', 'flaskext.%s'], __name__)
importer.install()
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希望坚持阅读到本处的你，能明白Python import的用法、实现和改造方法。准备仓促，难免会有错误，欢迎大家指正和PR。
本文使用CC-BY-SA协议。
