I arrived here looking for a minimal plugin architecture, and found a lot of things that all seemed like overkill to me. So, I've implemented Super Simple Python Plugins. To use it, you create one or more directories and drop a special __init__.py file in each one. Importing those directories will cause all other Python files to be loaded as submodules, and their name(s) will be placed in the __all__ list. Then it's up to you to validate/initialize/register those modules. There's an example in the README file.

虽然这个问题很有趣，但我认为在没有更多细节的情况下很难回答。这是什么类型的应用程序?它有GUI吗?它是命令行工具吗?一套脚本?具有唯一入口点的程序，等等……

鉴于我所掌握的信息不多，我将以非常一般的方式回答。

你有什么办法添加插件?

您可能必须添加一个配置文件，该文件将列出要加载的路径/目录。 另一种说法是“该插件/目录中的任何文件都将被加载”，但它要求用户移动文件是不方便的。 最后一个中间选项是要求所有插件都在同一个插件/文件夹中，然后在配置文件中使用相对路径激活/禁用它们。

在纯代码/设计实践中，您必须清楚地确定您希望用户扩展哪些行为/具体操作。确定将总是被覆盖的公共入口点/一组功能，并确定这些操作中的组。一旦完成了这些，扩展应用程序就很容易了，

使用钩子的例子，灵感来自MediaWiki (PHP，但语言真的重要吗?)

import hooks

# In your core code, on key points, you allow user to run actions:
def compute(...):
    try:
        hooks.runHook(hooks.registered.beforeCompute)
    except hooks.hookException:
        print('Error while executing plugin')

    # [compute main code] ...

    try:
        hooks.runHook(hooks.registered.afterCompute)
    except hooks.hookException:
        print('Error while executing plugin')

# The idea is to insert possibilities for users to extend the behavior 
# where it matters.
# If you need to, pass context parameters to runHook. Remember that
# runHook can be defined as a runHook(*args, **kwargs) function, not
# requiring you to define a common interface for *all* hooks. Quite flexible :)

# --------------------

# And in the plugin code:
# [...] plugin magic
def doStuff():
    # ....
# and register the functionalities in hooks

# doStuff will be called at the end of each core.compute() call
hooks.registered.afterCompute.append(doStuff)

另一个例子，灵感来自mercurial。在这里，扩展只向hg命令行可执行文件添加命令，扩展行为。

def doStuff(ui, repo, *args, **kwargs):
    # when called, a extension function always receives:
    # * an ui object (user interface, prints, warnings, etc)
    # * a repository object (main object from which most operations are doable)
    # * command-line arguments that were not used by the core program

    doMoreMagicStuff()
    obj = maybeCreateSomeObjects()

# each extension defines a commands dictionary in the main extension file
commands = { 'newcommand': doStuff }

对于这两种方法，您可能需要对扩展使用通用的initialize和finalize。 您可以使用所有扩展都必须实现的公共接口(更适合第二种方法;Mercurial使用一个用于所有扩展的reposetup(ui, repo)，或者使用一种带有钩子的钩子类型的方法。安装钩子。

但同样，如果你想要更多有用的答案，你必须缩小你的问题;)

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。

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。

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

module_example.py:

def plugin_main(*args, **kwargs):
    print args, kwargs

loader.py:

def load_plugin(name):
    mod = __import__("module_%s" % name)
    return mod

def call_plugin(name, *args, **kwargs):
    plugin = load_plugin(name)
    plugin.plugin_main(*args, **kwargs)

call_plugin("example", 1234)

它当然是“最小的”，它绝对没有错误检查，可能有无数的安全问题，它不是很灵活-但它应该告诉你一个Python插件系统可以多么简单。

你可能也想看看imp模块，尽管你可以用__import__， os。Listdir和一些字符串操作。