Pluggy 是一个轻量级的插件管理框架，广泛应用于 pytest 等项目中，它允许宿主应用定义“钩子规范”（hookspec），而外部插件则可以实现这些“钩子”（hookimpl）。Setuptools 的 entry-points 机制是 Python 生态系统中一种常见的发现和加载插件的方式。Pluggy 通过其 PluginManager.load_setuptools_entrypoints() 方法，能够自动发现并加载由 Setuptools entry points 定义的插件。
然而，一个常见的误解是，当多个插件为同一个钩子规范提供实现时，它们应该共享相同的 entry point 名称。实际上，load_setuptools_entrypoints 方法会将 entry point 的名称作为插件的唯一标识符（即插件名称）。这意味着，如果多个 entry points 使用相同的名称，Pluggy 将只注册其中一个（通常是最后加载的那个），因为它认为它们是同一个插件的不同版本或重复定义，从而导致其他插件无法被发现和执行。
考虑以下项目结构，其中 pluggable 是宿主应用，plugin_a 和 plugin_b 是两个独立的插件：
.
├── pluggable
│ ├── pluggable.py
│ └── pyproject.toml
├── plugin_a
│ ├── a.py
│ └── pyproject.toml
└── plugin_b
├── b.py
└── pyproject.toml宿主应用 pluggable/pluggable.py 定义了一个名为 run_plugin 的钩子规范：
# pluggable/pluggable.py
import pluggy
NAME = "pluggable"
impl = pluggy.HookimplMarker(NAME)
hookspec = pluggy.HookspecMarker(NAME) # 推荐显式定义 hookspec marker
@hookspec
def run_plugin():
"""一个示例钩子规范"""
pass
def main():
m = pluggy.PluginManager(NAME)
# 强烈建议在加载插件前添加钩子规范，以便进行验证
m.add_hookspecs(sys.modules[__name__])
m.load_setuptools_entrypoints(NAME)
print("Registered plugins:", [p.name for p in m.get_plugins()])
m.hook.run_plugin()
if __name__ == "__main__":
import sys
main()宿主应用的 pyproject.toml 如下：
# pluggable/pyproject.toml [project] name = "pluggable" version = "1.0.0" dependencies = ["pluggy==1.3.0"]
plugin_a 和 plugin_b 的 a.py 和 b.py 文件内容相同，都实现了 run_plugin 钩子：
# plugin_a/a.py (plugin_b/b.py 类似)
from pluggable import impl
@impl
def run_plugin():
print(f"run from {__name__}")最初的 plugin_a/pyproject.toml 和 plugin_b/pyproject.toml 配置可能如下：
# plugin_a/pyproject.toml [project] name = "plugin_a" version = "1.0.0" dependencies = ["pluggy==1.3.0", "pluggable"] [project.entry-points.pluggable] run_plugin = "a" # 注意这里 entry point 的名称是 "run_plugin"
# plugin_b/pyproject.toml [project] name = "plugin_b" version = "1.0.0" dependencies = ["pluggy==1.3.0", "pluggable"] [project.entry-points.pluggable] run_plugin = "b" # 这里 entry point 的名称也是 "run_plugin"
当按照此配置安装 pluggable 和 plugin_a 后运行，会输出 run from a。但如果随后安装 plugin_b 并再次运行，只会输出 run from b。这是因为两个插件都使用了 run_plugin 作为 entry point 名称，导致 plugin_b 覆盖了 plugin_a 的注册。
解决此问题的关键在于：每个插件必须使用一个唯一的 entry point 名称。Pluggy 通过 hookspec 和 hookimpl 标记的 NAME 参数（在示例中是 "pluggable"）以及钩子方法的签名来匹配钩子实现，而不是通过插件的 entry point 名称。插件的 entry point 名称仅用于在 PluginManager 中注册一个唯一的插件实例。
修改 plugin_a/pyproject.toml 和 plugin_b/pyproject.toml，为每个插件提供一个唯一的 entry point 名称：
# plugin_a/pyproject.toml (修改后) [project] name = "plugin_a" version = "1.0.0" dependencies = ["pluggy==1.3.0", "pluggable"] [project.entry-points.pluggable] # 使用一个对 plugin_a 唯一的 entry point 名称，例如 "plugin_a_hook" plugin_a_hook = "a"
# plugin_b/pyproject.toml (修改后) [project] name = "plugin_b" version = "1.0.0" dependencies = ["pluggy==1.3.0", "pluggable"] [project.entry-points.pluggable] # 使用一个对 plugin_b 唯一的 entry point 名称，例如 "plugin_b_hook" plugin_b_hook = "b"
请注意，[project.entry-points.pluggable] 中的 pluggable 对应的是 PluginManager 初始化时传入的 NAME 参数，它定义了 entry point 的组名。在其下的键（例如 plugin_a_hook 和 plugin_b_hook）才是具体的 entry point 名称，它们必须是唯一的。等号右侧的值（例如 "a" 或 "b"）指向包含钩子实现的模块。
按照正确的配置进行安装和运行：
创建并激活虚拟环境：
python -m venv venv source venv/bin/activate
安装宿主应用和所有插件：
pip install -e pluggable -e plugin_a -e plugin_b
-e 参数用于以可编辑模式安装，方便开发和测试。
运行宿主应用：
python pluggable/pluggable.py
预期输出：
Registered plugins: ['plugin_a_hook', 'plugin_b_hook'] run from plugin_a.a run from plugin_b.b
（实际输出顺序可能因 Pluggy 内部发现机制而异，但两个插件都将运行。）
通过这种方式，Pluggy 的 PluginManager 能够识别并注册两个独立的插件 (plugin_a_hook 和 plugin_b_hook)，尽管它们都实现了相同的 run_plugin 钩子。当调用 m.hook.run_plugin() 时，Pluggy 将会按顺序执行所有已注册的 run_plugin 钩子实现。
遵循这些原则，可以有效地利用 Pluggy 和 Setuptools 构建一个健壮且可扩展的插件系统，支持多个插件无缝地集成到宿主应用中。
以上就是如何使用 Setuptools 为 Pluggy 注册多个插件的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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