看看这个对现有插件框架/库的概述，这是一个很好的起点。我很喜欢yapsy，但这取决于你的用例。

您可以使用pluginlib。

插件很容易创建，并且可以从其他包、文件路径或入口点加载。

创建一个插件父类，定义所需的方法:

import pluginlib

@pluginlib.Parent('parser')
class Parser(object):

    @pluginlib.abstractmethod
    def parse(self, string):
        pass

通过继承父类创建插件:

import json

class JSON(Parser):
    _alias_ = 'json'

    def parse(self, string):
        return json.loads(string)

加载插件:

loader = pluginlib.PluginLoader(modules=['sample_plugins'])
plugins = loader.plugins
parser = plugins.parser.json()
print(parser.parse('{"json": "test"}'))

在我们当前的医疗保健产品中，我们有一个用接口类实现的插件体系结构。我们的技术栈是Django在Python之上的API, Nuxtjs在nodejs之上的前端。

我们为我们的产品编写了一个插件管理器应用程序，它基本上是pip和npm包，遵循Django和Nuxtjs。

对于新插件开发(pip和npm)，我们将插件管理器作为依赖项。

在Pip软件包中: 在setup.py的帮助下，你可以添加插件的入口点，用插件管理器做一些事情(注册表，初始化，等等)。 https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html#automatic-script-creation

在npm包中: 与pip类似，npm脚本中有钩子来处理安装。 https://docs.npmjs.com/misc/scripts

我们的usecase:

现在插件开发团队与核心开发团队是分开的。插件开发的范围是与第三方应用程序集成，这些应用程序定义在产品的任何类别中。插件接口分类如下:-传真，电话，电子邮件…等插件管理器可以增强到新的类别。

在你的情况下:也许你可以写一个插件，然后重复使用它来做一些事情。

如果插件开发人员需要使用重用核心对象，可以通过在插件管理器中进行抽象级别来使用该对象，以便任何插件都可以继承这些方法。

只是分享一下我们是如何在我们的产品中实现的，希望能给大家一点启发。

我花了很多时间试图找到适合我需求的小型Python插件系统。但后来我就想，既然已经有了一种遗传，它是自然的、灵活的，为什么不利用它呢?

对插件使用继承的唯一问题是你不知道最具体的(继承树中最低的)插件类是什么。

但这可以用元类来解决，它可以跟踪基类的继承，也可以构建类，它继承自大多数特定的插件(下图中的“根扩展”)

所以我通过编写这样一个元类来解决这个问题:

class PluginBaseMeta(type):
    def __new__(mcls, name, bases, namespace):
        cls = super(PluginBaseMeta, mcls).__new__(mcls, name, bases, namespace)
        if not hasattr(cls, '__pluginextensions__'):  # parent class
            cls.__pluginextensions__ = {cls}  # set reflects lowest plugins
            cls.__pluginroot__ = cls
            cls.__pluginiscachevalid__ = False
        else:  # subclass
            assert not set(namespace) & {'__pluginextensions__',
                                         '__pluginroot__'}     # only in parent
            exts = cls.__pluginextensions__
            exts.difference_update(set(bases))  # remove parents
            exts.add(cls)  # and add current
            cls.__pluginroot__.__pluginiscachevalid__ = False
        return cls

    @property
    def PluginExtended(cls):
        # After PluginExtended creation we'll have only 1 item in set
        # so this is used for caching, mainly not to create same PluginExtended
        if cls.__pluginroot__.__pluginiscachevalid__:
            return next(iter(cls.__pluginextensions__))  # only 1 item in set
        else:
            name = cls.__pluginroot__.__name__ + 'PluginExtended'
            extended = type(name, tuple(cls.__pluginextensions__), {})
            cls.__pluginroot__.__pluginiscachevalid__ = True
return extended

所以当你有根基础，用元类，并有一棵从它继承的插件树时，你可以自动获得class，它通过子类化从最特定的插件继承:

class RootExtended(RootBase.PluginExtended):
    ... your code here ...

代码库非常小(大约30行纯代码)，并且继承时非常灵活。

如果你感兴趣，可以@ https://github.com/thodnev/pluginlib参与进来

作为插件系统的另一种方法，你可以检查Extend Me项目。

例如，让我们定义一个简单的类及其扩展

# Define base class for extensions (mount point)
class MyCoolClass(Extensible):
    my_attr_1 = 25
    def my_method1(self, arg1):
        print('Hello, %s' % arg1)

# Define extension, which implements some aditional logic
# or modifies existing logic of base class (MyCoolClass)
# Also any extension class maby be placed in any module You like,
# It just needs to be imported at start of app
class MyCoolClassExtension1(MyCoolClass):
    def my_method1(self, arg1):
        super(MyCoolClassExtension1, self).my_method1(arg1.upper())

    def my_method2(self, arg1):
        print("Good by, %s" % arg1)

试着使用它:

>>> my_cool_obj = MyCoolClass()
>>> print(my_cool_obj.my_attr_1)
25
>>> my_cool_obj.my_method1('World')
Hello, WORLD
>>> my_cool_obj.my_method2('World')
Good by, World

并展示隐藏在幕后的东西:

>>> my_cool_obj.__class__.__bases__
[MyCoolClassExtension1, MyCoolClass]

extend_me库通过元类来操作类的创建过程，因此在上面的例子中，当创建MyCoolClass的新实例时，我们得到了一个新类的实例，它是MyCoolClassExtension和MyCoolClass的子类，由于Python的多重继承，它具有两者的功能

为了更好地控制类的创建，在这个库中定义了一些元类:

ExtensibleType—通过子类化允许简单的扩展性 ExtensibleByHashType -类似ExtensibleType，但有能力 构建类的专门版本，允许全局扩展 基类和类的专门版本扩展的

这个库是在OpenERP代理项目中使用的，似乎工作得很好!

对于实际使用的例子，看看OpenERP代理的“field_datetime”扩展:

from ..orm.record import Record
import datetime

class RecordDateTime(Record):
    """ Provides auto conversion of datetime fields from
        string got from server to comparable datetime objects
    """

    def _get_field(self, ftype, name):
        res = super(RecordDateTime, self)._get_field(ftype, name)
        if res and ftype == 'date':
            return datetime.datetime.strptime(res, '%Y-%m-%d').date()
        elif res and ftype == 'datetime':
            return datetime.datetime.strptime(res, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        return res

这里记录的是可执行对象。RecordDateTime是扩展名。

要启用扩展，只需导入包含扩展类的模块，并且(在上述情况下)在它之后创建的所有Record对象将在基类中具有扩展类，从而具有其所有功能。

这个库的主要优点是，操作可扩展对象的代码不需要了解扩展，而扩展可以改变可扩展对象中的所有内容。

module_example.py:

def plugin_main(*args, **kwargs):
    print args, kwargs

loader.py:

def load_plugin(name):
    mod = __import__("module_%s" % name)
    return mod

def call_plugin(name, *args, **kwargs):
    plugin = load_plugin(name)
    plugin.plugin_main(*args, **kwargs)

call_plugin("example", 1234)

它当然是“最小的”，它绝对没有错误检查，可能有无数的安全问题，它不是很灵活-但它应该告诉你一个Python插件系统可以多么简单。

你可能也想看看imp模块，尽管你可以用__import__， os。Listdir和一些字符串操作。