经过pluggy源码解读系列1-4的分析，已经完成插件定义、spec定义，插件注册等环节，下面就到了调用插件执行了，即hook钩子函数是如何被调用执行的，下面还是先把pluggy使用的代码放下面：
import pluggy
# HookspecMarker 和 HookimplMarker 实质上是一个装饰器带参数的装饰器类，作用是给函数增加额外的属性设置
hookspec = pluggy.HookspecMarker("myproject")
hookimpl = pluggy.HookimplMarker("myproject")
# 定义自己的Spec，这里可以理解为定义接口类
class MySpec:
# hookspec 是一个装饰类中的方法的装饰器，为此方法增额外的属性设置，这里myhook可以理解为定义了一个接口
@hookspec
def myhook(self, arg1, arg2):
pass
# 定义了一个插件
class Plugin_1:
# 插件中实现了上面定义的接口，同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰，功能是返回两个参数的和
@hookimpl
def myhook(self, arg1, arg2):
print("inside Plugin_1.myhook()")
return arg1 + arg2
# 定义第二个插件
class Plugin_2:
# 插件中实现了上面定义的接口，同样这个实现接口的方法用 hookimpl装饰器装饰，功能是返回两个参数的差
@hookimpl
def myhook(self, arg1, arg2):
print("inside Plugin_2.myhook()")
return arg1 - arg2
# 实例化一个插件管理的对象，注意这里的名称要与文件开头定义装饰器的时候的名称一致
pm = pluggy.PluginManager("myproject")
# 将自定义的接口类加到钩子定义中去
pm.add_hookspecs(MySpec)
# 注册定义的两个插件
pm.register(Plugin_1())
pm.register(Plugin_2())
# 通过插件管理对象的钩子调用方法，这时候两个插件中的这个方法都会执行，而且遵循后注册先执行即LIFO的原则，两个插件的结果讲义列表的形式返回
results = pm.hook.myhook(arg1=1, arg2=2)
print(results)
通过上面的例子，可以看出，最后一个步骤就是通过PluginManager实例的pm的一个hook属性调用myhook函数，而myhook即定义的接口函数，在这个例子中，这个接口函数在pluggin_1和pluggin_2两个插件中都有实现，则这里两个插件的myhook函数都会执行，执行的顺序也是后讲究的，那么这些流程的控制执行等都本节详细讲述
现在先回头再看一下，在分析add_hookspecs方法的时候讲到，首先hook是PluginManager类的一个实例，这个比较好理解，下面是add_hookspecs方法的源代码，这个在前面都已经详细的分析过了，这里放这里再简单回顾一下，通过下面的代码可以发现，就是在这个函数中给hook设置了接口函数myhook的属性，myhook的属性值是_HookCaller类的一个实例，那么这里一个实例为什么当做函数调用了呢，这就涉及到python的高级语法中call魔法函数的应用了
def add_hookspecs(self, module_or_class):
""" add new hook specifications defined in the given ``module_or_class``.
Functions are recognized if they have been decorated accordingly. """
names = []
for name in dir(module_or_class):
spec_opts = self.parse_hookspec_opts(module_or_class, name)
if spec_opts is not None:
hc = getattr(self.hook, name, None)
if hc is None:
hc = _HookCaller(name, self._hookexec, module_or_class, spec_opts)
setattr(self.hook, name, hc)
else:
# plugins registered this hook without knowing the spec
hc.set_specification(module_or_class, spec_opts)
for hookfunction in hc.get_hookimpls():
self._verify_hook(hc, hookfunction)
names.append(name)
if not names:
raise ValueError(
"did not find any %r hooks in %r" % (self.project_name, module_or_class)
)
前面也都分析过call的应用，所以这里就是应用了这个特点，即把_HookCaller类的一个实例当做函数调用，实质上就是调用了_HookCaller类的call魔法函数，这里把_HookCaller类的call方法的代码放到下面，前面层提过，这个方法是整个pluggy最最核心的一个函数（pluggy最最核心的类是PluginManager类，它是插件管理注册等等控制类，而pluggy最最核心的函数就是_HookCaller类的call函数了，它控制了整个插件系统的钩子函数的执行过程）
def __call__(self, *args, **kwargs):
if args:
raise TypeError("hook calling supports only keyword arguments")
assert not self.is_historic()
# This is written to avoid expensive operations when not needed.
if self.spec:
for argname in self.spec.argnames:
if argname not in kwargs:
notincall = tuple(set(self.spec.argnames) - kwargs.keys())
warnings.warn(
"Argument(s) {} which are declared in the hookspec "
"can not be found in this hook call".format(notincall),
stacklevel=2,
)
break
firstresult = self.spec.opts.get("firstresult")
else:
firstresult = False
return self._hookexec(self.name, self.get_hookimpls(), kwargs, firstresult)
下面就对这个函数做详细的分析
- 首先这个函数的前两行就限定了插件中定义的函数的参数必须是key-value键值对的形式，不支持可变参数的形式
- 然后就是对参数做分析，主要就是分析出firstresult的值是True还是False
- 下面就是调用self._hookexec(self.name, self.get_hookimpls(), kwargs, firstresult)函数了这里，首先name就是接口函数的名字，比如这里就是myhook字符串
下面看下第二个参数，第二个参数是一个函数，这个函数的代码如下：这里可以看出，这里就是上一节分析的注册函数的列表，所以这个返回的是一个实现函数的列表，第三个参数是函数的参数，第四个参数就是firstresult值
def get_hookimpls(self):
# Order is important for _hookexec
return self._nonwrappers + self._wrappers
下面就到了最最核心的函数了，即hookexec函数，通过前面几节的分析，已经知道这个函数就是callers.py文件中的_multicall函数，代码如下：
def _multicall(hook_name, hook_impls, caller_kwargs, firstresult):
"""Execute a call into multiple python functions/methods and return the
result(s).
``caller_kwargs`` comes from _HookCaller.__call__().
"""
__tracebackhide__ = True
results = []
excinfo = None
try: # run impl and wrapper setup functions in a loop
teardowns = []
try:
for hook_impl in reversed(hook_impls):
try:
args = [caller_kwargs[argname] for argname in hook_impl.argnames]
except KeyError:
for argname in hook_impl.argnames:
if argname not in caller_kwargs:
raise HookCallError(
"hook call must provide argument %r" % (argname,)
)
if hook_impl.hookwrapper:
try:
gen = hook_impl.function(*args)
next(gen) # first yield
teardowns.append(gen)
except StopIteration:
_raise_wrapfail(gen, "did not yield")
else:
res = hook_impl.function(*args)
if res is not None:
results.append(res)
if firstresult: # halt further impl calls
break
except BaseException:
excinfo = sys.exc_info()
finally:
if firstresult: # first result hooks return a single value
outcome = _Result(results[0] if results else None, excinfo)
else:
outcome = _Result(results, excinfo)
# run all wrapper post-yield blocks
for gen in reversed(teardowns):
try:
gen.send(outcome)
_raise_wrapfail(gen, "has second yield")
except StopIteration:
pass
return outcome.get_result()
这个最核心的函数，其实也是比较容易看懂的，只要前几节的分析大概都还有个印象，那么这个函数还是比较容易理解的
首先定义个一个结果列表，用于存放每个插件的实现函数执行的结果
然后定义了个teardown的列表，用于存放执行teardown操作的操作对象
然后将hook_impls即插件中对接口函数的实现函数倒序遍历，这也是看很多文档博客会说pluggy插件执行的顺序是后注册先执行的原因，然后开始解析函数的参数
然后判断实现函数的hookwrapper属性值是否为True，如果为True表示此函数带有yield关键字，即首先执行yield之前的代码，然后会生成一个对象，即生成器，将生成的对象存放teardowns，用于所有插件之后再来执行这些操作，这也就是为什么网上很多博客等说的pluggy的插件实现函数中如果带有yield，则yield之后的代码会在所有的普通插件执行完成之后再去执行。else分支就是不带yield关键字的实现函数，则执行执行，并且将结果存放到results列表，同时如果判断firstresult结果为True，则结束循环，即执行得到一个结果即OK
当然如果firstresult为False，则所有的插件注册的函数都会执行的
在finnally代码块中可以看到，如果firstresult结果为True，则直接返回第一个结果，而如果firstresult为False，则会讲所有的结果以列表的形式返回
最后再去倒序遍历执行teardown列表中存放的操作，即当带有多个yield关键字插件的时候，后注册的yeild之后的代码先执行
最后将结果返回
ok，pluggy的钩子函数的执行过程的源码分析就到这里了
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总结：
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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