policy机制中经典的python用法【转载】

来源:互联网 发布:concept map 软件 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 14:27

经典好文,特此转载,原文链接:http://blog.csdn.net/hackerain/article/details/8242958


1. 将函数名作为参数传递给另一个模块中的函数使用:

[python] view plaincopy
  1. def init():  
  2.     ......  
  3.     #read_cached_file做的事是读取_POLICY_PATH文件中的数据,和这个文件修改的时间,保存到_POLICY_CACHE字典中,  
  4.     #然后使用_set_rules(data)来解析这些数据,最后返回这些数据。  
  5.     utils.read_cached_file(_POLICY_PATH, _POLICY_CACHE,  
  6.                            reload_func=_set_rules)  
  7.    
  8. def _set_rules(data):  
  9.     default_rule = CONF.policy_default_rule  
  10.     policy.set_rules(policy.Rules.load_json(data, default_rule))  

2. 类方法的使用

[python] view plaincopy
  1. class Rules(dict):  
  2.     @classmethod  
  3.     def load_json(cls, data, default_rule=None):  
  4.    
  5.         rules = dict((k, parse_rule(v)) for k, v in  
  6.                      jsonutils.loads(data).items())  
  7.    
  8.         return cls(rules, default_rule)  
以前一直弄不清楚类方法和静态方法的区别,都是通过类名去调用,但是现在清楚了,类方法有一个很好的特性,就是它可以在创建类对象之前,做一些初始化的工作,这样创建的对象,比直接调用Rules(),更灵活。

这里还想说一下继承自dict这个特性,通过覆盖父类中的方法,__missing__(),__str__()等定制了一个自己的字典类型,用起来很舒服啊。


3. 解释器的使用

[python] view plaincopy
  1. _checks = {}  
  2.    
  3. def register(name, func=None):  
  4.     def decorator(func):  
  5.         _checks[name] = func  
  6.         return func  
  7.     if func:  
  8.         return decorator(func)  
  9.    
  10.     return decorator  
  11.   
  12. @register("rule")  
  13. class RuleCheck(Check):  
  14.     pass  
  15.   
  16. @register("role")  
  17. class RoleCheck(Check):  
  18.     pass  

文档在加载的时候,每遇到一个@register()修饰符,就会将被修饰的类添加到_check变量中,简洁方便。


4. yield的使用
yield在我看来,是一种能够间断的循环,一直都不太会用它,policy中在解析复合rule时,就用到了yield:

[python] view plaincopy
  1. state = ParseState()   
  2.     for tok, value in _parse_tokenize(rule):  
  3.         state.shift(tok, value)  
  4.    
  5. # 这个函数主要是将规则的字符串进行了一下预处理,然后调用_parse_check()最终将字符串转换成BaseCheck对象  
  6. def _parse_tokenize(rule):  
  7.     #这段代码的意思是将一个字符串以空格为间隔,重组为一个字符串的列表,如:  
  8.     # a.split('(is_admin:True or project_id:%(project_id)s)')  
  9.     # ['(is_admin:True', 'or', 'project_id:%(project_id)s)']  
  10.     for tok in _tokenize_re.split(rule):  
  11.         # Skip empty tokens  
  12.         if not tok or tok.isspace():  
  13.             continue  
  14.    
  15.         # Handle leading parens on the token  
  16.         clean = tok.lstrip('(')  
  17.         for i in range(len(tok) - len(clean)):  
  18.             yield '(''('  
  19.    
  20.         # If it was only parentheses, continue  
  21.         if not clean:  
  22.             continue  
  23.         else:  
  24.             tok = clean  
  25.    
  26.         # Handle trailing parens on the token  
  27.         clean = tok.rstrip(')')  
  28.         trail = len(tok) - len(clean)  
  29.    
  30.         # Yield the cleaned token  
  31.         lowered = clean.lower()  
  32.         if lowered in ('and''or''not'):  
  33.             # Special tokens  
  34.             yield lowered, clean  
  35.         elif clean:  
  36.             # Not a special token, but not composed solely of ')'  
  37.             if len(tok) >= 2 and ((tok[0], tok[-1]) in  
  38.                                   [('"''"', '"'), ("'""'", "'")]):  
  39.                 # It's a quoted string  
  40.                 yield 'string', tok[1:-1]  
  41.             else:  
  42.                 yield 'check', _parse_check(clean)  
  43.    
  44.         # Yield the trailing parens  
  45.         for i in range(trail):  
  46.             yield ')'')'  
程序中每遇到一个yield,就会中断当前的执行,返回值,然后由外部的for循环进行处理,处理完之后,再回到刚才中断的地方继续执行。


5. 元类的使用
元类以前从来没有接触过,policy里也用到了,还是在解析复合rule的时候,用的这个元类:ParseStateMeta,通过使用元类,可以自定义某些类是如何创建的,从根本上说赋予你如何创建类的控制权:

[python] view plaincopy
  1. class ParseStateMeta(type):  
  2.     # name是子类的类名,bases是子类的数据,cls_dict是子类中的属性  
  3.     def __new__(cls, name, bases, cls_dict):  
  4.    
  5.         reducers = []  
  6.    
  7.         # key为属性名,value为属性的对象,如:  
  8.         # shift : <function shift at 0xa27b4fc>  
  9.         # _make_not_expr : <function _make_not_expr at 0xa27b6bc>  
  10.         for key, value in cls_dict.items():  
  11.             if not hasattr(value, 'reducers'):# 如果没有包含reducers属性,即那些没有@reducer修饰的方法  
  12.                 continue  
  13.             for reduction in value.reducers:# 遍历某个函数中的reducers列表,把它添加到元类中的reducers列表中  
  14.                 reducers.append((reduction, key))  
  15.    
  16.         cls_dict['reducers'] = reducers  
  17.         return super(ParseStateMeta, cls).__new__(cls, name, bases, cls_dict)  
  18.    
  19. # 虽然只是简单的定义了一个ParseState对象,但是却做了很多的事:  
  20. # 1.@reducer修饰器给被装饰的的方法添加了reducers列表,并且将修饰器的参数建成一个列表添加到该列表中;  
  21. #   -->形式如:[['','',''],['','','']],  
  22. #        再如:[['(', 'or_expr', ')'], ['(', 'and_expr', ')'], ['(', 'check', ')']]  
  23. # 2.ParseStateMeta元类创建了一个reducers变量(针对于ParseState是全局的),也是一个列表,  
  24. #   然后遍历了ParseState的所有属性,找到有reducers属性的属性(即带有@reducer的方法),  
  25. #   然后再遍历该方法的reducers列表,将列表的每一项和该方法的名字组合成一个元组,存放在reducers变量中;  
  26. #   -->形式如:[(['','',''],funcname),(['','',''],funcname),(['','',''],funcname)]  
  27. #       再如:[(['check', 'or', 'check'], '_make_or_expr'), (['or_expr', 'or', 'check'], '_extend_or_expr')]  
  28. class ParseState(object):  
  29.     __metaclass__ = ParseStateMeta  
  30.     ......  

6. 递归的使用

[python] view plaincopy
  1. def reduce(self):  
  2.     #a[-3:]表示a这个列表的最后三个数  
  3.     for reduction, methname in self.reducers:  
  4.         # 如果当前的tokens的长度大于reduction的长度,并且tokens的最后几个和reduction相同  
  5.         # 即模式匹配,则调用相应的方法来进行复合判断  
  6.         # 什么情况不执行这段呢?  
  7.         # 1. 没有复合的规则  
  8.         # 2. 复合的规则和reduction不匹配  
  9.         # 这两种情况下,就不执行复合,直接返回的还是原来的对象:RuleCheck, RoleCheck, HttpCheck, GenericCheck  
  10.         # 如果复合的话,返回的是复合对象:OrCheck, AndCheck, NotCheck  
  11.         if (len(self.tokens) >= len(reduction) and  
  12.             self.tokens[-len(reduction):] == reduction):  
  13.                 # Get the reduction method  
  14.                 meth = getattr(self, methname)  
  15.   
  16.                 # Reduce the token stream  
  17.                 # 有两个GenericCheck对象和一个‘or’,传递给_make_or_expr()方法,用这两个  
  18.                 # 对象构造了一个OrCheck对象,该对象的返回值,是按照这两个GenericCheck对象在的  
  19.                 # target和creds上能否执行的真假来进行或操作得到的  
  20.                 results = meth(*self.values[-len(reduction):])  
  21.   
  22.                 # Update the tokens and values  
  23.                 self.tokens[-len(reduction):] = [r[0for r in results]  
  24.                 self.values[-len(reduction):] = [r[1for r in results]  
  25.   
  26.                 # Check for any more reductions  
  27.                 return self.reduce()  

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