
policy機制中經(jīng)典的python用法
由于接觸python時間還不長,屬于邊用邊學,在看項目代碼的時候,遇到了很多不太懂的python語法,但是我認為這些用法用的實在是好,希望以后自己在寫程序時,也能寫出這么經(jīng)典的代碼,在這里記錄下來這些:
1. 將函數(shù)名作為參數(shù)傳遞給另一個模塊中的函數(shù)使用:
[python] view plaincopy
def init():
......
#read_cached_file做的事是讀取_POLICY_PATH文件中的數(shù)據(jù),和這個文件修改的時間,保存到_POLICY_CACHE字典中,
#然后使用_set_rules(data)來解析這些數(shù)據(jù),最后返回這些數(shù)據(jù)。
utils.read_cached_file(_POLICY_PATH, _POLICY_CACHE,
reload_func=_set_rules)
def _set_rules(data):
default_rule = CONF.policy_default_rule
policy.set_rules(policy.Rules.load_json(data, default_rule))
2. 類方法的使用
[python] view plaincopy
class Rules(dict):
@classmethod
def load_json(cls, data, default_rule=None):
rules = dict((k, parse_rule(v)) for k, v in
jsonutils.loads(data).items())
return cls(rules, default_rule)
以前一直弄不清楚類方法和靜態(tài)方法的區(qū)別,都是通過類名去調(diào)用,但是現(xiàn)在清楚了,類方法有一個很好的特性,就是它可以在創(chuàng)建類對象之前,做一些初始化的工作,這樣創(chuàng)建的對象,比直接調(diào)用Rules(),更靈活。
這里還想說一下繼承自dict這個特性,通過覆蓋父類中的方法,__missing__(),__str__()等定制了一個自己的字典類型,用起來很舒服啊。
3. 解釋器的使用
[python] view plaincopy
_checks = {}
def register(name, func=None):
def decorator(func):
_checks[name] = func
return func
if func:
return decorator(func)
return decorator
@register("rule")
class RuleCheck(Check):
pass
@register("role")
class RoleCheck(Check):
pass
文檔在加載的時候,每遇到一個@register()修飾符,就會將被修飾的類添加到_check變量中,簡潔方便。
4. yield的使用
yield在我看來,是一種能夠間斷的循環(huán),一直都不太會用它,policy中在解析復合rule時,就用到了yield:
[python] view plaincopy
state = ParseState()
for tok, value in _parse_tokenize(rule):
state.shift(tok, value)
# 這個函數(shù)主要是將規(guī)則的字符串進行了一下預處理,然后調(diào)用_parse_check()最終將字符串轉(zhuǎn)換成BaseCheck對象
def _parse_tokenize(rule):
#這段代碼的意思是將一個字符串以空格為間隔,重組為一個字符串的列表,如:
# a.split('(is_admin:True or project_id:%(project_id)s)')
# ['(is_admin:True', 'or', 'project_id:%(project_id)s)']
for tok in _tokenize_re.split(rule):
# Skip empty tokens
if not tok or tok.isspace():
continue
# Handle leading parens on the token
clean = tok.lstrip('(')
for i in range(len(tok) - len(clean)):
yield '(', '('
# If it was only parentheses, continue
if not clean:
continue
else:
tok = clean
# Handle trailing parens on the token
clean = tok.rstrip(')')
trail = len(tok) - len(clean)
# Yield the cleaned token
lowered = clean.lower()
if lowered in ('and', 'or', 'not'):
# Special tokens
yield lowered, clean
elif clean:
# Not a special token, but not composed solely of ')'
if len(tok) >= 2 and ((tok[0], tok[-1]) in
[('"''"', '"'), ("'""'", "'")]):
# It's a quoted string
yield 'string', tok[1:-1]
else:
yield 'check', _parse_check(clean)
# Yield the trailing parens
for i in range(trail):
yield ')', ')'
程序中每遇到一個yield,就會中斷當前的執(zhí)行,返回值,然后由外部的for循環(huán)進行處理,處理完之后,再回到剛才中斷的地方繼續(xù)執(zhí)行。
5. 元類的使用
元類以前從來沒有接觸過,policy里也用到了,還是在解析復合rule的時候,用的這個元類:ParseStateMeta,通過使用元類,可以自定義某些類是如何創(chuàng)建的,從根本上說賦予你如何創(chuàng)建類的控制權(quán):
[python] view plaincopy
class ParseStateMeta(type):
# name是子類的類名,bases是子類的數(shù)據(jù),cls_dict是子類中的屬性
def __new__(cls, name, bases, cls_dict):
reducers = []
# key為屬性名,value為屬性的對象,如:
# shift : <function shift at 0xa27b4fc>
# _make_not_expr : <function _make_not_expr at 0xa27b6bc>
for key, value in cls_dict.items():
if not hasattr(value, 'reducers'):# 如果沒有包含reducers屬性,即那些沒有@reducer修飾的方法
continue
for reduction in value.reducers:# 遍歷某個函數(shù)中的reducers列表,把它添加到元類中的reducers列表中
reducers.append((reduction, key))
cls_dict['reducers'] = reducers
return super(ParseStateMeta, cls).__new__(cls, name, bases, cls_dict)
# 雖然只是簡單的定義了一個ParseState對象,但是卻做了很多的事:
# 1.@reducer修飾器給被裝飾的的方法添加了reducers列表,并且將修飾器的參數(shù)建成一個列表添加到該列表中;
# -->形式如:[['','',''],['','','']],
# 再如:[['(', 'or_expr', ')'], ['(', 'and_expr', ')'], ['(', 'check', ')']]
# 2.ParseStateMeta元類創(chuàng)建了一個reducers變量(針對于ParseState是全局的),也是一個列表,
# 然后遍歷了ParseState的所有屬性,找到有reducers屬性的屬性(即帶有@reducer的方法),
# 然后再遍歷該方法的reducers列表,將列表的每一項和該方法的名字組合成一個元組,存放在reducers變量中;
# -->形式如:[(['','',''],funcname),(['','',''],funcname),(['','',''],funcname)]
# 再如:[(['check', 'or', 'check'], '_make_or_expr'), (['or_expr', 'or', 'check'], '_extend_or_expr')]
class ParseState(object):
__metaclass__ = ParseStateMeta
......
6. 遞歸的使用
[python] view plaincopy
def reduce(self):
#a[-3:]表示a這個列表的最后三個數(shù)
for reduction, methname in self.reducers:
# 如果當前的tokens的長度大于reduction的長度,并且tokens的最后幾個和reduction相同
# 即模式匹配,則調(diào)用相應(yīng)的方法來進行復合判斷
# 什么情況不執(zhí)行這段呢?
# 1. 沒有復合的規(guī)則
# 2. 復合的規(guī)則和reduction不匹配
# 這兩種情況下,就不執(zhí)行復合,直接返回的還是原來的對象:RuleCheck, RoleCheck, HttpCheck, GenericCheck
# 如果復合的話,返回的是復合對象:OrCheck, AndCheck, NotCheck
if (len(self.tokens) >= len(reduction) and
self.tokens[-len(reduction):] == reduction):
# Get the reduction method
meth = getattr(self, methname)
# Reduce the token stream
# 有兩個GenericCheck對象和一個‘or’,傳遞給_make_or_expr()方法,用這兩個
# 對象構(gòu)造了一個OrCheck對象,該對象的返回值,是按照這兩個GenericCheck對象在的
# target和creds上能否執(zhí)行的真假來進行或操作得到的
results = meth(*self.values[-len(reduction):])
# Update the tokens and values
self.tokens[-len(reduction):] = [r[0] for r in results]
self.values[-len(reduction):] = [r[1] for r in results]
# Check for any more reductions
return self.reduce()
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