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python动态添加函数 python动态加载配置文件

IT技术查询

python里面 如何动态调用 一个函数function="luckywin." case_name "." def_name
function=eval(function)
function(player_id,test_url)
function是个字符串python动态添加函数，function(player_id,test_url) 这样写肯定不是字符串python动态添加函数，怎么能用eval呢python动态添加函数，直接eval function返回函数名python动态添加函数，然后调用函数
Python怎么根据不同的字符串动态选择函数？#可以用函数字典python动态添加函数，看看是否满足python动态添加函数你python动态添加函数的要求
def text_func(self):
print "this is text func"
def int_func(self):
print "this is int_func"
gen_func={'text':text_func, 'int':int_func}
def choose(a='text'):
return gen_func[a]
python的类中怎么实现动态化函数？给你这样一个例子吧，这个例子里面有动态增加类的函数 。
声明一个类 ， 类初始化的时候读取配置文件，根据配置列表加载特定目录下的模块下的函数 ， 函数和模块同名，将此函数动态加载为类的成员函数 。
代码如下所示：
class WinBAS(Bas):
def __init__(self):
self.__baslist = {}
self.__Init_Modules()
pass
def __Init_Modules(self):
import modplugs
for m in modplugs.__moduleset__:
mh = __import__('modules.'m)#'.'m)
ma = getattr(mh, m)#'.'m)
ma = getattr(ma, m)
setattr(self.__class__, m, ma)
modplugs.py是模块配置文件如下：
__moduleset__ = [
'BAS_GetUserList',
]
然后建立目录modules下面建立一个空的__init__.py文件，把目录变为一个包，在modules目录下建立真正的BAS_GetUserList实现：BAS_GetUserList文件中有个BAS_GetUserList函数如下：
def BAS_GetUserList(self, strs):
return [0, strs]
这样WinBAS类就可以动态加入了BAS_GetUserList函数 。
怎么自动把固定格式的函数写进python文件只需要importpython动态添加函数你保存的东西就可以 。
python具备动态导入module并且执行其中代码的能力python动态添加函数，所以python动态添加函数你只要improt你保存的东西就可以python动态添加函数，无需中断你当前的代码执行流 。
使用open文件路径W语句就可以打开文件函数 。
如何用 Python 实现一个图数据库（Graph Database）？本文章是 重写 500 Lines or Less 系列的其中一篇，目标是重写 500 Lines or Less 系列的原有项目：Dagoba: an in-memory graph database 。
Dagoba 是作者设计用来展示如何从零开始自己实现一个图数据库（ Graph Database ） 。该名字似乎来源于作者喜欢的一个乐队，另一个原因是它的前缀 DAG 也正好是有向无环图 （ Directed Acyclic Graph ） 的缩写 。本文也沿用了该名称 。
图是一种常见的数据结构 ， 它将信息描述为若干独立的节点（ vertex ， 为了和下文的边更加对称，本文中称为 node ），以及把节点关联起来的边（ edge ） 。我们熟悉的链表以及多种树结构可以看作是符合特定规则的图 。图在路径选择、推荐算法以及神经网络等方面都是重要的核心数据结构 。
既然图的用途如此广泛，一个重要的问题就是如何存储它 。如果在传统的关系数据库中存储图，很自然的做法就是为节点和边各自创建一张表，并用外键把它们关联起来 。这样的话，要查找某人所有的子女，就可以写下类似下面的查询：
还好，不算太复杂 。但是如果要查找孙辈呢？那恐怕就要使用子查询或者CTE(Common Table Expression) 等特殊构造了 。再往下想，曾孙辈又该怎么查询？孙媳妇呢？
这样我们会意识到，SQL 作为查询语言 ， 它只是对二维数据表这种结构而设计的，用它去查询图的话非常笨拙，很快会变得极其复杂，也难以扩展 。针对图而言，我们希望有一种更为自然和直观的查询语法，类似这样：
为了高效地存储和查询图这种数据结构，图数据库（ Graph Database ）应运而生 。因为和传统的关系型数据库存在极大的差异，所以它属于新型数据库也就是 NoSql 的一个分支（其他分支包括文档数据库、列数据库等） 。图数据库的主要代表包括 Neo4J 等 。本文介绍的 Dagoba 则是具备图数据库核心功能、主要用于教学和演示的一个简单的图数据库 。
原文代码是使用JavaScript 编写的，在定义调用接口时大量使用了原型（ prototype ）这种特有的语言构造 。对于其他主流语言的用户来说，原型的用法多少显得有些别扭和不自然 。
考虑到本系列其他数据库示例大多是用Python 实现的，本文也按照传统，用 Python 重写了原文的代码 。同样延续之前的惯例，为了让读者更好地理解程序是如何逐步完善的 ， 我们用迭代式的方法完成程序的各个组成部分 。
原文在500lines 系列的 Github 仓库中只包含了实现代码 ， 并未包含测试 。按照代码注释说明，测试程序位于作者的另一个代码库中，不过和 500lines 版本的实现似乎略有不同 。
本文实现的代码参考了原作者的测试内容 ， 但跳过了北欧神话这个例子——我承认确实不熟悉这些神祇之间的亲缘关系 ， 相信中文背景的读者们多数也未必了解，虽然作者很喜欢这个例子，想了想还是不要徒增困惑吧 。因此本文在编写测试用例时只参考了原文关于家族亲属的例子，放弃了神话相关的部分，尽管会减少一些趣味性，相信对于入门级的代码来说这样也够用了 。
本文实现程序位于代码库的dagoba 目录下 。按照本系列程序的同意规则，要想直接执行各个已完成的步骤，读者可以在根目录下的 main.py 找到相应的代码位置，取消注释并运行即可 。
本程序的所有步骤只需要Python3 ，测试则使用内置的 unittest , 不需要额外的第三方库 。原则上 Python3.6 以上版本应该都可运行 ， 但我只在 Python3.8.3 环境下完整测试过 。
本文实现的程序从最简单的案例开始，通过每个步骤逐步扩展，最终形成一个完整的程序 。这些步骤包括：
接下来依次介绍各个步骤 。
回想一下 ， 图数据库就是一些点（ node ）和边（ edge ）的集合 。现在我们要做出的一个重大决策是如何对节点/边进行建模 。对于边来说，必须指定它的关联关系 ， 也就是从哪个节点指向哪个节点 。大多数情况下边是有方向的——父子关系不指明方向可是要乱套的！
考虑到扩展性及通用性问题，我们可以把数据保存为字典（ dict ），这样可以方便地添加用户需要的任何数据 。某些数据是为数据库内部管理而保留的，为了明确区分，可以这样约定：以下划线开头的特殊字段由数据库内部维护 ， 类似于私有成员 ， 用户不应该自己去修改它们 。这也是 Python 社区普遍遵循的约定 。
此外，节点和边存在互相引用的关系 。目前我们知道边会引用到两端的节点 ， 后面还会看到 ， 为了提高效率 ， 节点也会引用到边 。如果仅仅在内存中维护它们的关系，那么使用指针访问是很直观的，但数据库必须考虑到序列化到磁盘的问题，这时指针就不再好用了 。
为此，最好按照数据库的一般要求，为每个节点维护一个主键（ _id ），用主键来描述它们之间的关联关系 。
我们第一步要把数据库的模型建立起来 。为了测试目的，我们使用一个最简单的数据库模型，它只包含两个节点和一条边 ， 如下所示：
按照TDD 的原则，首先编写测试：
与原文一样 ， 我们把数据库管理接口命名为Dagoba。目前，能够想到的最简单的测试是确认节点和边是否已经添加到数据库中：
assert_item 是一个辅助方法，用于检查字典是否包含预期的字段 。相信大家都能想到该如何实现，这里就不再列出了，读者可参考 Github 上的完整源码 。
现在，测试是失败的 。用最简单的办法实现数据库：
需要注意的是，不管添加节点还是查询，程序都使用了拷贝后的数据副本，而不是直接使用原始数据 。为什么要这样做？因为字典是可变的 ， 用户可以在任何时候修改其中的内容，如果数据库不知道数据已经变化，就很容易发生难以追踪的一致性问题，最糟糕的情况下会使得数据内容彻底混乱 。
拷贝数据可以避免上述问题，代价则是需要占用更多内存和处理时间 。对于数据库来说 ， 通常查询次数要远远多于修改，所以这个代价是可以接受的 。
现在测试应该正常通过了 。为了让它更加完善，我们可以再测试一些边缘情况，看看数据库能否正确处理异常数据，比如：
例如，如果用户尝试添加重复主键，我们预期应抛出ValueError 异常 。因此编写测试如下：
为了满足以上测试，代码需要稍作修改 。特别是按照id 查找主键是个常用操作，通过遍历的方法效率太低了，最好是能够通过主键直接访问 。因此在数据库中再增加一个字典：
完整代码请参考Github 仓库 。
在上个步骤，我们在初始化数据库时为节点明确指定了主键 。按照数据库设计的一般原则 ， 主键最好是不具有业务含义的代理主键（ Surrogate key ），用户不应该关心它具体的值是什么，因此让数据库去管理主键通常是更为合理的 。当然 ， 在部分场景下——比如导入外部数据——明确指定主键仍然是有用的 。
为了同时支持这些要求，我们这样约定：字段_id 表示节点的主键 ， 如果用户指定了该字段 ， 则使用用户设置的值（当然，用户有责任保证它们不会重复）；否则，由数据库自动为它分配一个主键 。
如果主键是数据库生成的，事先无法预知它的值是什么，而边（ edge ）必须指定它所指向的节点，因此必须在主键生成后才能添加 。由于这个原因，在动态生成主键的情况下，数据库的初始化会略微复杂一些 。还是先写一个测试：
为支持此功能，我们在数据库中添加一个内部字段_next_id 用于生成主键，并让 add_node 方法返回新生成的主键：
接下来，再确认一下边是否可以正常访问：
运行测试，一切正常 。这个步骤很轻松地完成了，不过两个测试（ DbModelTest 和 PrimaryKeyTest ）出现了一些重复代码 ， 比如 get_item。我们可以把这些公用代码提取出来 。由于 get_item 内部调用了 TestCase.assertXXX 等方法，看起来应该使用继承，但从 TestCase 派生基类容易引起一些潜在的问题，所以我转而使用另一个技巧 Mixin ：
实现数据库模型之后，接下来就要考虑如何查询它了 。
在设计查询时要考虑几个问题 。对于图的访问来说，几乎总是由某个节点（或符合条件的某一类节点）开始 ， 从与它相邻的边跳转到其他节点，依次类推 。所以链式调用对查询来说是一种很自然的风格 。举例来说，要知道 Tom 的孙子养了几只猫 ， 可以使用类似这样的查询：
可以想象，以上每个方法都应该返回符合条件的节点集合 。这种实现是很直观的，不过存在一个潜在的问题：很多时候用户只需要一小部分结果，如果它总是不计代价地给我们一个巨大的集合，会造成极大的浪费 。比如以下查询：
为了避免不必要的浪费，我们需要另外一种机制，也就是通常所称的“懒式查询”或“延迟查询” 。它的基本思想是 ， 当我们调用查询方法时，它只是把查询条件记录下来，而并不立即返回结果 ， 直到明确调用某些方法时才真正去查询数据库 。
如果读者比较熟悉流行的Python ORM，比如 SqlAlchemy 或者 Django ORM 的话，会知道它们几乎都是懒式查询的，要调用 list(result) 或者 result[0:10] 这样的方法才能得到具体的查询结果 。
在Dagoba 中把触发查询的方法定义为 run。也就是说，以下查询执行到 run 时才真正去查找数据：
和懒式查询（ Lazy Query ）相对应的，直接返回结果的方法一般称作主动查询（ Eager Query ） 。主动查询和懒式查询的内在查找逻辑基本上是相同的，区别只在于触发机制不同 。由于主动查询实现起来更加简单，出错也更容易排查，因此我们先从主动查询开始实现 。
还是从测试开始 。前面测试所用的简单数据库数据太少，难以满足查询要求，所以这一步先来创建一个更复杂的数据模型：
此关系的复杂之处之一在于反向关联：如果 A 是 B 的哥哥，那么 B 就是 A 的弟弟/妹妹，为了查询到他们彼此之间的关系，正向关联和反向关联都需要存在，因此在初始化数据库时需要定义的边数量会很多 。
当然，父子之间也存在反向关联的问题，为了让问题稍微简化一些，我们目前只需要向下（子孙辈）查找，可以稍微减少一些关联数量 。
因此，我们定义数据模型如下 。为了减少重复工作，我们通过_backward 字段定义反向关联 ， 而数据库内部为了查询方便，需要把它维护成两条边：
然后，测试一个最简单的查询，比如查找某人的所有孙辈：
这里outcome/income 分别表示从某个节点出发、或到达它的节点集合 。在原作者的代码中把上述方法称为 out/in。当然这样看起来更加简洁，可惜的是 in 在 Python 中是个关键字，无法作为函数名 。我也考虑过加个下划线比如 out_.in_ 这种形式，但看起来也有点怪异 ， 权衡之后还是使用了稍微啰嗦一点的名称 。
现在我们可以开始定义查询接口了 。在前面已经说过，我们计划分别实现两种查询，包括主动查询（ Eager Query ）以及延迟查询（ Lazy Query ） 。
它们的内在查询逻辑是相通的，看起来似乎可以使用继承 。不过遵循YAGNI 原则，目前先不这样做，而是只定义两个新类，在满足测试的基础上不断扩展 。以后我们会看到，与继承相比，把共同的逻辑放到数据库本身其实是更为合理的 。
接下来实现访问节点的方法 。由于EagerQuery 调用查询方法会立即返回结果，我们把结果记录在 _result 内部字段中 。虽然 node 方法只返回单个结果，但考虑到其他查询方法几乎都是返回集合，为统一起见，让它也返回集合 ， 这样可以避免同时支持集合与单结果的分支处理，让代码更加简洁、不容易出错 。此外，如果查询对象不存在的话，我们只返回空集合 ， 并不视为一个错误 。
查询输入/输出节点的方法实现类似这样：
查找节点的核心逻辑在数据库本身定义：
以上使用了内部定义的一些辅助查询方法 。用类似的逻辑再定义income ，它们的实现都很简单，读者可以直接参考源码 ， 此处不再赘述 。
在此步骤的最后，我们再实现一个优化 。当多次调用查询方法后，结果可能会返回重复的数据，很多时候这是不必要的 。就像关系数据库通常支持unique/distinct 一样，我们也希望 Dagoba 能够过滤重复的数据 。
【python动态添加函数 python动态加载配置文件】 假设我们要查询某人所有孩子的祖父，显然不管有多少孩子，他们的祖父应该是同一个人 。因此编写测试如下：
现在来实现unique。我们只要按照主键把重复数据去掉即可：
在上个步骤，初始化数据库指定了双向关联，但并未测试它们 。因为我们还没有编写代码去支持它们，现在增加一个测试，它应该是失败的：
运行测试，的确失败了 。我们看看要如何支持它 。回想一下，当从边查找节点时，使用的是以下方法：
这里也有一个潜在的问题：调用self.edges 意味着遍历所有边 ， 当数据库内容较多时，这是巨大的浪费 。为了提高性能，我们可以把与节点相关的边记录在节点本身，这样要查找边只要看节点本身即可 。在初始化时定义出入边的集合：
在添加边时，我们要同时把它们对应的关系同时更新到节点 ， 此外还要维护反向关联 。这涉及对字典内容的部分复制，先编写一个辅助方法：
然后，将添加边的实现修改如下：
这里的代码同时添加正向关联和反向关联 。有的朋友可能会注意到代码略有重复，是的，但是重复仅出现在该函数内部，本着“三则重构”的原则，暂时不去提取代码 。
实现之后，前面的测试就可以正常通过了 。
在这个步骤中，我们来实现延迟查询（ Lazy Query ） 。
延迟查询的要求是，当调用查询方法时并不立即执行，而是推迟到调用特定方法，比如run 时才执行整个查询 ， 返回结果 。
延迟查询的实现要比主动查询复杂一些 。为了实现延迟查询，查询方法的实现不能直接返回结果，而是记录要执行的动作以及传入的参数，到调用run 时再依次执行前面记录下来的内容 。
如果你去看作者的实现，会发现他是用一个数据结构记录执行操作和参数，此外还有一部分逻辑用来分派对每种结构要执行的动作 。这样当然是可行的，但数据处理和分派部分的实现会比较复杂，也容易出错 。
本文的实现则选择了另外一种不同的方法：使用Python 的内部函数机制，把一连串查询变换成一组函数，每个函数取上个函数的执行结果作为输入，最后一个函数的输出就是整个查询的结果 。由于内部函数同时也是闭包，尽管每个查询的参数形式各不相同，但是它们都可以被闭包“捕获”而成为内部变量 ， 所以这些内部函数可以采用统一的形式，无需再针对每种查询设计额外的数据结构，因而执行过程得到了很大程度的简化 。
首先还是来编写测试 。LazyQueryTest 和 EagerQueryTest 测试用例几乎是完全相同的（是的，两种查询只在于内部实现机制不同，它们的调用接口几乎是完全一致的） 。
因此我们可以把EagerQueryTest 的测试原样不变拷贝到 LazyQueryTest 中 。当然拷贝粘贴不是个好注意 ， 对于比较冗长而固定的初始化部分，我们可以把它提取出来作为两个测试共享的公共函数 。读者可参考代码中的 step04_lazy_query/tests/test_lazy_query.py 部分 。
程序把查询函数的串行执行称为管道（ pipeline ），用一个变量来记录它：
然后依次实现各个调用接口 。每种接口的实现都是类似的：用内部函数执行真正的查询逻辑，再把这个函数添加到pipeline 调用链中 。比如 node 的实现类似下面：
其他接口的实现也与此类似 。最后，run 函数负责执行所有查询 ， 返回最终结果；
完成上述实现后执行测试，确保我们的实现是正确的 。
在前面我们说过，延迟查询与主动查询相比，最大的优势是对于许多查询可以按需要访问，不需要每个步骤都返回完整结果，从而提高性能，节约查询时间 。比如说 ， 对于下面的查询：
以上查询的意思是从孙辈中找到一个符合条件的节点即可 。对该查询而言，主动查询会在调用outcome('son') 时就遍历所有节点，哪怕最后一步只需要第一个结果 。而延迟查询为了提高效率，应在找到符合条件的结果后立即停止 。
目前我们尚未实现take 方法 。老规矩，先添加测试：
主动查询的take 实现比较简单，我们只要从结果中返回前 n 条记录：
延迟查询的实现要复杂一些 。为了避免不必要的查找，返回结果不应该是完整的列表（ list ），而应该是个按需返回的可迭代对象，我们用内置函数 next 来依次返回前 n 个结果：
写完后运行测试，确保它们是正确的 。
从外部接口看，主动查询和延迟查询几乎是完全相同的 ， 所以用单纯的数据测试很难确认后者的效率一定比前者高，用访问时间来测试也并不可靠 。为了测试效率，我们引入一个节点访问次数的概念，如果延迟查询效率更高的话，那么它应该比主动查询访问节点的次数更少 。
为此，编写如下测试：
我们为Dagoba 类添加一个成员来记录总的节点访问次数，以及两个辅助方法，分别用于获取和重置访问次数：
然后浏览代码 ， 查找修改点 。增加计数主要在从边查找节点的时候，因此修改部分如下：
此外还有income/outcome 方法，修改都很简单，这里就不再列出 。
实现后再次运行测试 。测试通过，表明延迟查询确实在效率上优于主动查询 。
不像关系数据库的结构那样固定 ， 图的形式可以千变万化，查询机制也必须足够灵活 。从原理上讲，所有查询无非是从某个节点出发按照特定方向搜索，因此用node/income/outcome 这三个方法几乎可以组合出任意所需的查询 。
但对于复杂查询，写出的代码有时会显得较为琐碎和冗长，对于特定领域来说，往往存在更为简洁的名称，例如：母亲的兄弟可简称为舅舅 。对于这些场景，如果能够类似DSL （领域特定语言）那样允许用户根据专业要求自行扩展 ， 从而简化查询，方便阅读 ， 无疑会更为友好 。
如果读者去看原作者的实现，会发现他是用一种特殊语法addAlias 来定义自己想要的查询，调用方法时再进行查询以确定要执行的内容 ， 其接口和内部实现都是相当复杂的 。
而我希望有更简单的方法来实现这一点 。所幸Python 是一种高度动态的语言，允许在运行时向类中增加新的成员，因此做到这一点可能比预想的还要简单 。
为了验证这一点 ， 编写测试如下：
无需Dagoba 的实现做任何改动，测试就可以通过了！其实我们要做的就是动态添加一个自定义的成员函数，按照 Python 对象机制的要求，成员函数的第一个成员应该是名为 self 的参数，但这里已经是在 UnitTest 的内部，为了和测试类本身的 self 相区分，新函数的参数增加了一个下划线 。
此外，函数应返回其所属的对象 ， 这是为了链式调用所要求的 。我们看到 ， 动态语言的灵活性使得添加新语法变得非常简单 。
到此，一个初具规模的图数据库就形成了 。
和原文相比，本文还缺少一些内容，比如如何将数据库序列化到磁盘 。不过相信读者都看到了，我们的数据库内部结构基本上是简单的原生数据结构（列表 字典），因此序列化无论用pickle 或是 JSON 之类方法都应该是相当简单的 。有兴趣的读者可以自行完成它们 。
我们的图数据库实现为了提高查询性能 ， 在节点内部存储了边的指针（或者说引用） 。这样做的好处是 ， 无论数据库有多大，从一个节点到相邻节点的访问是常数时间，因此数据访问的效率非常高 。
但一个潜在的问题是 ， 如果数据库规模非常大，已经无法整个放在内存中，或者出于安全性等原因要实现分布式访问的话，那么指针就无法使用了，必须要考虑其他机制来解决这个问题 。分布式数据库无论采用何种数据模型都是一个棘手的问题，在本文中我们没有涉及 。有兴趣的读者也可以考虑500lines 系列中关于分布式和集群算法的其他一些文章 。
本文的实现和系列中其他数据库类似，采用Python 作为实现语言，而原作者使用的是 JavaScript ， 这应该和作者的背景有关 。我相信对于大多数开发者来说，Python 的对象机制比 JavaScript 基于原型的语法应该是更容易阅读和理解的 。
当然 ， 原作者的版本比本文版本在实现上其实是更为完善的，灵活性也更好 。如果想要更为优雅的实现，我们可以考虑使用Python 元编程，那样会更接近于作者的实现 ， 但也会让程序的复杂性大为增加 。如果读者有兴趣，不妨对照着去读读原作者的版本 。
关于python动态添加函数和python动态加载配置文件的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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