policy机制中经典的python用法【转载】

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：

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def init():  

    ......  

    #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，  

    #然后使用_set_rules(data)来解析这些数据，最后返回这些数据。  

    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. 类方法的使用

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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

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_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:

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state = ParseState()   

    for tok, value in _parse_tokenize(rule):  

        state.shift(tok, value)  

   

# 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  

def _parse_tokenize(rule):  

    #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：  

    # 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：

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class ParseStateMeta(type):  

    # name是子类的类名，bases是子类的数据，cls_dict是子类中的属性  

    def __new__(cls, name, bases, cls_dict):  

   

        reducers = []  

   

        # key为属性名，value为属性的对象，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'):# 如果没有包含reducers属性，即那些没有@reducer修饰的方法  

                continue  

            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  

                reducers.append((reduction, key))  

   

        cls_dict['reducers'] = reducers  

        return super(ParseStateMeta, cls).__new__(cls, name, bases, cls_dict)  

   

# 虽然只是简单的定义了一个ParseState对象，但是却做了很多的事：  

# 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;  

#   -->形式如：[['','',''],['','','']],  

#        再如：[['(', 'or_expr', ')'], ['(', 'and_expr', ')'], ['(', 'check', ')']]  

# 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,  

#   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)，  

#   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;  

#   -->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. 递归的使用

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def reduce(self):  

    #a[-3:]表示a这个列表的最后三个数  

    for reduction, methname in self.reducers:  

        # 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  

        # 即模式匹配，则调用相应的方法来进行复合判断  

        # 什么情况不执行这段呢？  

        # 1. 没有复合的规则  

        # 2. 复合的规则和reduction不匹配  

        # 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  

        # 如果复合的话，返回的是复合对象：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  

                # 有两个GenericCheck对象和一个‘or’，传递给_make_or_expr()方法，用这两个  

                # 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  

                # target和creds上能否执行的真假来进行或操作得到的  

                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()