看看这个对现有插件框架/库的概述，这是一个很好的起点。我很喜欢yapsy，但这取决于你的用例。

当我搜索Python Decorators时，发现了一个简单但有用的代码片段。它可能不符合你的需求，但非常鼓舞人心。

Scipy高级Python#插件注册系统

class TextProcessor(object):
    PLUGINS = []

    def process(self, text, plugins=()):
        if plugins is ():
            for plugin in self.PLUGINS:
                text = plugin().process(text)
        else:
            for plugin in plugins:
                text = plugin().process(text)
        return text

    @classmethod
    def plugin(cls, plugin):
        cls.PLUGINS.append(plugin)
        return plugin


@TextProcessor.plugin
class CleanMarkdownBolds(object):
    def process(self, text):
        return text.replace('**', '')

用法:

processor = TextProcessor()
processed = processor.process(text="**foo bar**", plugins=(CleanMarkdownBolds, ))
processed = processor.process(text="**foo bar**")

我花了很多时间试图找到适合我需求的小型Python插件系统。但后来我就想，既然已经有了一种遗传，它是自然的、灵活的，为什么不利用它呢?

对插件使用继承的唯一问题是你不知道最具体的(继承树中最低的)插件类是什么。

但这可以用元类来解决，它可以跟踪基类的继承，也可以构建类，它继承自大多数特定的插件(下图中的“根扩展”)

所以我通过编写这样一个元类来解决这个问题:

class PluginBaseMeta(type):
    def __new__(mcls, name, bases, namespace):
        cls = super(PluginBaseMeta, mcls).__new__(mcls, name, bases, namespace)
        if not hasattr(cls, '__pluginextensions__'):  # parent class
            cls.__pluginextensions__ = {cls}  # set reflects lowest plugins
            cls.__pluginroot__ = cls
            cls.__pluginiscachevalid__ = False
        else:  # subclass
            assert not set(namespace) & {'__pluginextensions__',
                                         '__pluginroot__'}     # only in parent
            exts = cls.__pluginextensions__
            exts.difference_update(set(bases))  # remove parents
            exts.add(cls)  # and add current
            cls.__pluginroot__.__pluginiscachevalid__ = False
        return cls

    @property
    def PluginExtended(cls):
        # After PluginExtended creation we'll have only 1 item in set
        # so this is used for caching, mainly not to create same PluginExtended
        if cls.__pluginroot__.__pluginiscachevalid__:
            return next(iter(cls.__pluginextensions__))  # only 1 item in set
        else:
            name = cls.__pluginroot__.__name__ + 'PluginExtended'
            extended = type(name, tuple(cls.__pluginextensions__), {})
            cls.__pluginroot__.__pluginiscachevalid__ = True
return extended

所以当你有根基础，用元类，并有一棵从它继承的插件树时，你可以自动获得class，它通过子类化从最特定的插件继承:

class RootExtended(RootBase.PluginExtended):
    ... your code here ...

代码库非常小(大约30行纯代码)，并且继承时非常灵活。

如果你感兴趣，可以@ https://github.com/thodnev/pluginlib参与进来

您可以使用pluginlib。

插件很容易创建，并且可以从其他包、文件路径或入口点加载。

创建一个插件父类，定义所需的方法:

import pluginlib

@pluginlib.Parent('parser')
class Parser(object):

    @pluginlib.abstractmethod
    def parse(self, string):
        pass

通过继承父类创建插件:

import json

class JSON(Parser):
    _alias_ = 'json'

    def parse(self, string):
        return json.loads(string)

加载插件:

loader = pluginlib.PluginLoader(modules=['sample_plugins'])
plugins = loader.plugins
parser = plugins.parser.json()
print(parser.parse('{"json": "test"}'))

我的是，基本上，一个名为“plugins”的目录，主应用程序可以轮询，然后使用imp.load_module来拾取文件，寻找一个已知的入口点，可能是模块级配置参数，然后从那里开始。我使用文件监控的东西来实现一定程度的动态，其中插件是活跃的，但这是一个很好的拥有。

当然，任何出现的要求都是“我不需要(大而复杂的东西)X;我只是想要一些轻量级的东西”会冒着一次重新实现一个已发现需求的风险。但这并不是说你不能从中获得乐趣。

setuptools有一个EntryPoint:

入口点是发行版“宣传”Python的一种简单方式 供其他发行版使用的对象(如函数或类)。 可扩展应用程序和框架可以搜索入口点 使用特定的名称或组，或者来自特定的分布 或者从sys。路径，然后检查或加载 可以随意发布对象。

如果你使用pip或virtualenv，这个包总是可用的。