python模块和插件

① 安装python 需要什么插件

需要安装Python平台和一个顺手的代码编辑器，Python平台2.6、2.7、3.0+的版本皆可，如果你在windows下代码编辑器可以使用PyScripter、PythonWin、自带的IDLE也行，但智能感不够强，在Linux下，可以考虑Vim

② 确认Python的某个插件或模块是否已安装

pip 模块可以查看
pip list 这个命令就可以了

③ 如何设计插件式结构的程序，兼谈Python语言

为了扩充软件的功能，通常我们会把软件设计成插件式结构。Python这样的动态语言天生就支持插件式编程。与C++相比，Python已经定义好模块的接口，想要载入一个插件，一个__import__()就能很轻松地搞定。不需要特定的底层知识。而且与C++等静态语言相比，Python的插件式结构更显灵活。因为插件载入后，可以利用Python语言的动态性，充分地修改核心的逻辑。
简单地说一个__import__()可能不大清楚。现在就来看一个最简单的插件式结构程序。它会扫描plugins文件夹下的所有.py文件。然后把它们载入。
#-*- encoding: utf-8 -*-#main1.pyimport osclass Platform:
def __init__(self):
self.loadPlugins()

def sayHello(self, from_):
print "hello from %s." % from_

def loadPlugins(self):
for filename in os.listdir("plugins"):
if not filename.endswith(".py") or filename.startswith("_"):
continue
self.runPlugin(filename)

def runPlugin(self, filename):
pluginName=os.path.splitext(filename)[0]
plugin=__import__("plugins."+pluginName, fromlist=[pluginName])
#Errors may be occured. Handle it yourself.
plugin.run(self)if __name__=="__main__":
platform=Platform()

然后在plugins子目录里面放入两个文件：
#plugins1.pydef run(platform):
platform.sayHello("plugin1")#plugins2.pydef run(platform):
platform.sayHello("plugin2")

再创建一个空的__init__.py在plugins文件夹里面。从package里面导入模块的时候，Python要求一个__init__.py。
运行main1.py，看一下运行的结果。首先是打印一下文件夹结构方便大家理解：
h:\projects\workon\testplugins>tree /f /a
卷 Data 的文件夹 PATH 列表
卷序列号为 ****-****
H:.
| main1.py
|
\---plugins
plugin1.py
plugin2.py
__init__.py

h:\projects\workon\testplugins>main1.py
hello from plugin1.
hello from plugin2.

一般地，载入插件前要首先扫描插件，然后依次载入并运行插件。我们上面的示例程序main1.py也是如此，分为两个函数。第一个loadPlugins()扫描插件。它把plugins目录下面所有.py的文件除了__init__.py都当成插件。runPlugin()载入并运行插件。其中两个关键：使用__import__()函数把插件当成模块导入，它要求所有的插件都定义一个run()函数。各种语言实现的插件式结构其实也基本上分为这两个步骤。所不同的是，Python语言实现起来更加的简洁。
或许听起来还有点玄奥。详细地说一下__import__()。它和常见的import语句很相似，只不过换成函数形式并且返回模块以供调用。import mole相当于__import__("mole")，from mole import func相当于__import__("mole", fromlist=["func"])，不过与想象有点不同，import package.mole相当于__import__("package.mole", fromlist=["mole"])。
如何调用插件一般有个约定。像我们这里就约定每个插件都实现一个run()。有时候还可以约定实现一个类，并且要求这个类实现某个管理接口，以方便核心随时启动、停止插件。要求所有的插件都有这几个接口方法：
#interfaces.pyclass Plugin:
def setPlatform(self, platform):
self.platform=platform

def start(self):
pass

def stop(self):
pass

想要运行这个插件，我们的runPlugin()要改一改，另外增加一个shutdown()来停止插件:
class Platform:
def __init__(self):
self.plugins=[]
self.loadPlugins()

def sayHello(self, from_):
print "hello from %s." % from_

def loadPlugins(self):
for filename in os.listdir("plugins"):
if not filename.endswith(".py") or filename.startswith("_"):
continue
self.runPlugin(filename)

def runPlugin(self, filename):
pluginName=os.path.splitext(filename)[0]
plugin=__import__("plugins."+pluginName, fromlist=[pluginName])
clazz=plugin.getPluginClass()
o=clazz()
o.setPlatform(self)
o.start()
self.plugins.append(o)

def shutdown(self):
for o in self.plugins:
o.stop()
o.setPlatform(None)
self.plugins=[]if __name__=="__main__":
platform=Platform()
platform.shutdown()

插件改成这样：
#plugins1.pyclass Plugin1:
def setPlatform(self, platform):
self.platform=platform

def start(self):
self.platform.sayHello("plugin1")

def stop(self):
self.platform.sayGoodbye("plugin1")def getPluginClass():
return Plugin1#plugins2.pydef sayGoodbye(self, from_):
print "goodbye from %s." % from_class Plugin2:
def setPlatform(self, platform):
self.platform=platform
if platform is not None:
platform.__class__.sayGoodbye=sayGoodbye

def start(self):
self.platform.sayHello("plugin2")

def stop(self):
self.platform.sayGoodbye("plugin2")def getPluginClass():
return Plugin2

运行结果：
h:\projects\workon\testplugins>main.py
hello from plugin1.
hello from plugin2.
goodbye from plugin1.
goodbye from plugin2.

详细观察的朋友们可能会发现，上面的main.py,plugin1.py, plugin2.py干了好几件令人惊奇的事。
首先，plugin1.py和plugin2.py里面的插件类并没有继承自interfaces.Plugin，而platform仍然可以直接调用它们的start()和stop()方法。这件事在java、C++里面可能是件麻烦的事情，但是在Python里面却是件稀疏平常的事，仿佛吃饭喝水一般正常。事实上，这正是Python鼓励的约定编程。Python的文件接口协议就只规定了read(), write(), close()少数几个方法。多数以文件作为参数的函数都可以传入自定义的文件对象，只要实现其中一两个方法就行了，而不必实现一个什么FileInterface。如果那样的话，需要实现的函数就多了，可能要有十几个。
再仔细看下来，getPluginClass()可以把类型当成值返回。其实不止是类型，Python的函数、模块都可以被当成普通的对象使用。从类型生成一个实例也很简单，直接调用clazz()就创建一个对象。不仅如此，Python还能够修改类型。上面的例子我们就演示了如何给Platform增加一个方法。在两个插件的stop()里面我们都调用了sayGoodbye()，但是仔细观察Platform的定义，里面并没有定义。原理就在这里：
#plugins2.pydef sayGoodbye(self, from_):
print "goodbye from %s." % from_class Plugin2:
def setPlatform(self, platform):
self.platform=platform
if platform is not None:
platform.__class__.sayGoodbye=sayGoodbye

这里首先通过platform.__class__得到Platform类型，然后Platform.sayGoodbye=sayGoodbye新增了一个方法。使用这种方法，我们可以让插件任意修改核心的逻辑。这正在文首所说的Python实现插件式结构的灵活性，是静态语言如C++、Java等无法比拟的。当然，这只是演示，我不大建议使用这种方式，它改变了核心的API，可能会给其它程序员造成困惑。但是可以采用这种方式替换原来的方法，还可以利用“面向切面编程”，增强系统的功能。
接下来我们还要再改进一下载入插件的方法，或者说插件的布署方法。前面我们实现的插件体系主要的缺点是每个插件只能有一个源代码。如果想附带一些图片、声音数据，又怕它们会和其它的插件冲突。即使不冲突，下载时分成单独的文件也不方便。最好是把一个插件压缩成一个文件供下载安装。
Firefox是一个支持插件的着名软件。它的插件以.xpi作为扩展名，实际上是一个.zip文件，里面包含了javascript代码、数据文件等很多内容。它会把插件包下载复制并解压到%APPDATA%\Mozilla\Firefox\Profiles\XXXX.default\extensions里面，然后调用其中的install.js安装。与此类似，实用的Python程序也不大可能只有一个源代码，也要像Firefox那样支持.zip包格式。
实现一个类似于Firefox那样的插件布署体系并不会很难，因为Python支持读写.zip文件，只要写几行代码来做压缩与解压缩就行了。首先要看一下zipfile这个模块。用它解压缩的代码如下：
import zipfile, osdef installPlugin(filename):
with zipfile.ZipFile(filename) as pluginzip:
subdir=os.path.splitext(filename)[0]
topath=os.path.join("plugins", subdir)
pluginzip.extractall(topath)

ZipFile.extractall()是Python 2.6后新增的函数。它直接解压所有压缩包内的文件。不过这个函数只能用于受信任的压缩包。如果压缩包内包含了以/或者盘符开始的绝对路径，很有可能会损坏系统。推荐看一下zipfile模块的说明文档，事先过滤非法的路径名。
这里只有解压缩的一小段代码，安装过程的界面交互相关的代码很多，不可能在这里举例说明。我觉得UI是非常考验软件设计师的部分。常见的软件会要求用户到网站上查找并下载插件。而Firefox和KDE提供了一个“组件(部件)管理界面”，用户可以直接在界面内查找插件，查看它的描述，然后直接点击安装。安装后，我们的程序遍历插件目录，载入所有的插件。一般地，软件还需要向用户提供插件的启用、禁用、依赖等功能，甚至可以让用户直接在软件界面上给插件评分，这里就不再详述了。
有个小技巧，安装到plugins/subdir下的插件可以通过__file__得到它自己的绝对路径。如果这个插件带有图片、声音等数据的时候，可以利用这个功能载入它们。比如上面的plugin1.py这个插件，如果它想在启动的时候播放同目录的message.wav，可以这样子：
#plugins1.pyimport osdef alert():
soundFile=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "message.wav")
try:
import winsound
winsound.PlaySound(soundFile, winsound.SND_FILENAME)
except (ImportError, RuntimeError):
passclass Plugin1:
def setPlatform(self, platform):
self.platform=platform

def start(self):
self.platform.sayHello("plugin1")
alert()

def stop(self):
self.platform.sayGoodbye("plugin1")def getPluginClass():
return Plugin1

接下来我们再介绍一种Python/Java语言常用的插件管理方式。它不需要事先有一个插件解压过程，因为Python支持从.zp文件导入模块，很类似于Java直接从.jar文件载入代码。所谓安装，只要简单地把插件复制到特定的目录即可，Python代码自动扫描并从.zip文件内载入代码。下面是一个最简单的例子，它和上面的几个例子一样，包含一个main.py，这是主程序，一个plugins子目录，用于存放插件。我们这里只有一个插件，名为plugin1.zip。plugin1.zip有以下两个文件，其中description.txt保存了插件内的入口函数和插件的名字等信息，而plugin1.py是插件的主要代码:
description.txt
plugin1.py

其中description.txt的内容是:
[general]name=plugin1description=Just a test code=plugin1.Plugin1

plugin1.py与前面的例子类似，为了省事，我们去掉了stop()方法，它的内容是:
class Plugin1:
def setPlatform(self, platform):
self.platform=platform

def start(self):
self.platform.sayHello("plugin1")

重写的main.py的内容是:
# -*- coding: utf-8 -*-import os, zipfile, sys, ConfigParserclass Platform:
def __init__(self):
self.loadPlugins()

def sayHello(self, from_):
print "hello from %s." % from_

def loadPlugins(self):
for filename in os.listdir("plugins"):
if not filename.endswith(".zip"):
continue
self.runPlugin(filename)

def runPlugin(self, filename):
pluginPath=os.path.join("plugins", filename)
pluginInfo, plugin = self.getPlugin(pluginPath)
print "loading plugin: %s, description: %s" % \ (pluginInfo["name"], pluginInfo["description"])
plugin.setPlatform(self)
plugin.start()

def getPlugin(self, pluginPath):
pluginzip=zipfile.ZipFile(pluginPath, "r")
description_txt=pluginzip.open("description.txt")
parser=ConfigParser.ConfigParser()
parser.readfp(description_txt)
pluginInfo={}
pluginInfo["name"]=parser.get("general", "name")
pluginInfo["description"]=parser.get("general", "description")
pluginInfo["code"]=parser.get("general", "code")

sys.path.append(pluginPath)
moleName, pluginClassName=pluginInfo["code"].rsplit(".", 1)
mole=__import__(moleName, fromlist=[pluginClassName, ])
pluginClass=getattr(mole, pluginClassName)
plugin=pluginClass()
return pluginInfo, pluginif __name__=="__main__":
platform=Platform()

与前一个例子的主要不同之处是getPlugin()。它首先从.zip文件内读取描述信息，然后把这个.zip文件添加到sys.path里面。最后与前面类似地导入模块并执行。
解压还是不解压，两种方案各有优劣。一般地，把.zip文件解压到独立的文件夹内需要一个解压缩过程，或者是人工解压，或者是由软件解压。解压后的运行效率会高一些。而直接使用.zip包的话，只需要让用户把插件复制到特定的位置即可，但是每次运行的时候都需要在内存里面解压缩，效率降低。另外，从.zip文件读取数据总是比较麻烦。推荐不包含没有数据文件的时候使用。
阅读全文

④ 分享!5个好用的Python工具

1、 IDLE

IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。

3、Theano

Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。

4、Selenium

Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。

5、Skulpt

Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。

关于分享!5个好用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

⑤ 怎么在eclipse安装python模块

方法/步骤
下载python的插件，在网络搜索eclipse python插件 下载，就相关版本，或者直接到python插件进行下载。

下载完成之后，解压文件，把文件features内容复制到，eclipse的features下，把文件plugins内容复制到，eclipse的plugins下。

启动eclipse

在eclipse在菜单中点击【windows】》》preferences

在preferences找到pydev》》interpreter-python

在右上角点击new》》在interpreter name输入名称，在interpreter ececutable为时python.exe的路径

显示如图python插件环境配置，开始python的之旅

⑥ 如何使用pycharm添加python模块

下载安装打开后会提示No Python interpreter selected,点击Interpreter后面的…设置Python解释器位置。

点击右上角的绿色加号，就可以添加Python解释器了。

窗口底部会提示Python package management tools not found。点击Install ‘setuptools’就可以了，需要注意的是，如果安装setuptools提示编码错误，则需要改mimetypes.py。

如果在Packages选项卡内看到pip和setuptools了，那就说明安装配置成功了。

点击右侧的Install按钮即可打开插件安装窗口。

搜索插件名称，选择所需插件，最后点击Install Package插件的安装就完成啦

有些网友存在搜索不到插件的情况，原因可能是连接不上国外的默认源，这时候就需要添加一些国内的源。点击Manage Repositories,添加诸如豆瓣的源等

插件的卸载和升级也非常简单，回到Packages选项卡，列表里有蓝色箭头的就代表此插件可升级，选择插件，点击Upgrade即可。如果要卸载则点击Uninstall。

⑦ 分享!5种常用的Python工具

IDLE

在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。

Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。

Theano

Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

Selenium

Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。

Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。

关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

⑧ 如何用 Python 给 Vim 写插件

vim中执行python命令

在vim中可以使用py[thon] {stmt}来执行python语句{stmt}，你可以用:python print "Hello World!"来验证一下。

只能执行一条语句，没什么用，不是吗？所以有更加强大的接口，语法如下：

py[thon] << {endmarker}
{script}
{endmarker}

<!-- more -->

这样我们就可以执行python脚本{script}中的内容了。{endmarker}是一个标记符号，可以是任何内容，不过{endmarker}后面不能有任何的空白字符。看一个简单的例子，假设下面代码保存为script_demo.vim：
function! Foo()
python << EOF
class Foo_demo:
def __init__(self):
print 'Foo_demo init'
Foo_demo()
EOF
endfunction

那么在vim中我们先用:source path_to_script/script_demo.vim来加载脚本，然后就可以用:call Foo()来运行python脚本了，整个过程如图所示：

此外，我们还可以将python脚本放到一个单独的.py文件中，然后用pyf[ile] {file}来运行python文件中的程序，要注意这里pyf[ile]后面的所有参数被看做是一个文件的名字。

vim模块

我们已经可以在vim中执行python命令了，但是python怎么获取vim中的一些信息呢？比如说我想知道vim当前缓冲区一共有多少行内容，然后获取最后一行的内容，用python该怎么做呢？

于是vim提供了一个python模块，有趣的是模块名字就叫做vim，我们可以用它来获取vim编辑器里面的所有信息。上面问题用以下python脚本就可以解决了：
function! Bar()
python << EOF
import vim
cur_buf = vim.current.buffer
print "Lines: {0}".format(len(cur_buf))
print "Contents: {0}".format(cur_buf[-1])
EOF
endfunction

你可以自己加载脚本运行一下见证奇迹！上面代码出现了vim.current.buffer，想必你已经从名字猜到了它的意思了，不过还是来详细看下吧：

vim模块中的常量

vim.buffers: 用来访问vim中缓冲区的列表对象，可以进行如下操作：

:py b = vim.buffers[i] # Indexing (read-only)
:py b in vim.buffers # Membership test
:py n = len(vim.buffers) # Number of elements
:py for b in vim.buffers: # Iterating over buffer list

vim.windows: 用来访问vim中窗口的列表对象，和vim.buffers支持的操作基本相。
vim.current: 用来访问vim中当前位置的各种信息，比如：

vim.current.line
vim.current.buffer
vim.current.window
vim.current.tabpage
vim.current.range

vim.vvars: 类似字典的对象，用来存储global(g:)变量或者vim(v:)变量。

还有其他的一些常量，这里不做叙述。注意这里的常量并不是真正意义上的常量，你可以重新给他们赋值。但是我们应该避免这样做，因为这样会丢失该常量引用的值。现在为止我们已经能获取vim中数据，然后用python来对其进行操作，似乎完美了。

不过vim并没有止步于此，它可是Stronger than Stronger！因为我们可以在python里使用vim强大的命令集，这样就可以用python写一些常用的批处理插件，看下面简单的例子：
function! Del(number)
python << EOF
import vim
num = vim.eval("a:number")
vim.command("normal gg{0}dd".format(num))
vim.command("w")
EOF
endfunction

可以调用上面函数Del(n)用来删除当前缓冲区前n行的内容（只是示例而已，现实中别这么做！）上面用到了eval和command函数，如下：

vim模块中两个主要的方法

vim.command(str): 执行vim中的命令str(ex-mode，命令模式下的命令)，返回值为None，比如：

:py vim.command("%s/aaa/bbb/g")

也可以用`vim.command("normal "+str)`来执行normal模式下的命令，比如说用以下命令删除当前行的内容：

:py vim.command("normal "+'dd')

vim.eval(str): 用vim内部的解释器来计算str中的内容，返回值可以是字符串、字典、或者列表，比如计算12+12的值：

:py print vim.eval("12+12")

将返回结算结果24。

前面的Del函数还提供了一个number参数，在vimL里面可以通过let arg=a:number来使用，在python中通过vim.eval("a:number")来使用。也可以通过参数位置来访问，比如let arg=a:0或者是vim.eval("a:0")。我们可以使用"..."来代替命名参数来定义一个能接收任意数量参数的函数，不过这样只能通过位置来访问。

vim模块还提供了一个异常处理对象vim.error，使用vim模块时一旦出现错误，将会触发一个vim.error异常，简单的例子如下：
try:
vim.command("put a")
except vim.error:
# nothing in register a

vim模块提供的对象

到这里你基本能用python来对缓冲区进行基本的操作，比如删除行或者是在指定行添加内容等。不过在缓冲区添加内容会很不pythoner，因为你得使用command来调用vim的i/I/a/A命令。好在有更科学的方式，那就是利用vim模块提供的对象来进行操作，看下面简单的例子：
function! Append()
python << EOF
import vim
cur_buf = vim.current.buffer
lens = len(cur_buf)
cur_buf.append('" Demo', lens)
EOF
endfunction

Append函数在当前缓冲区的结尾添加注释内容" Demo，缓冲区对象是怎么一会儿事呢？

缓冲区对象

vim模块提供了缓冲区对象来让我们对缓冲区进行操作，该对象有两个只读属性name和number，name为当前缓冲区文件的名称（包含绝对路径），number为缓冲区的数量。还有一个bool属性valid，用来标识相关缓冲区是否被擦除。

缓冲区对象有以下几种方法:

b.append(str): 在当前行的下面插入新的行，内容为str；
b.append(str, n): 在第n行的下面插入新的行，内容为str；

b.append(list)

b.append(list, n): 插入多行到缓冲区中；

b.range(s,e): 返回一个range对象表示缓冲区中s到e行的内容。

注意使用append添加新行str时，str中一定不能包含换行符"\n"。str结尾可以有"\n"，但会被忽略掉。

缓冲区对象的range方法会返回一个range对象来代表部分的缓冲区内容，那么range对象又有那些属性以及方法呢?
其实在操作上range对象和缓冲区对象基本相同，除了range对象的操作均是在指定的区域上。range对象有两个属性start和end，分别是range对象的起始和结尾行。它的方法有r.append(str)，r.append(str,
n)和r.append(list)，r.append(list, n)。

我们可以通过vim.windows来获取vim中的窗口对象，我们只能通过窗口对象的属性来对其进行操作，因为它没有提供方法或者其他接口来操作。其中只读属性有buffer、number、tabpage等，读写属性有cursor、height、width、valid等。具体可以查看帮助:h python-window

⑨ C程序用Python做插件该怎么实现

Python 是一种用于快速开发软件的编程语言，它的语法比较简单，易于掌握，但存在执行速度慢的问题，并且在处理某些问题时存在不足，如对计算机硬件系统的访问，对媒体文件的访问等。而作为软件开发的传统编程语言 C 语言，却能在这些问题上很好地弥补 Python 语言的不足。因此，本文通过实例研究如何在 Python 程序中整合既有的 C 语言模块，包括用 C 语言编写的源程序和动态链接库等，从而充分发挥 Python 语言和 C 语言各自的优势。
概览

背景知识介绍
Python 语言的特点

Python 作为一门程序开发语言，被越来越多地运用到快速程序开发。Python 是一种解释型的，互动的，面向对象的编程语言，它包含了模块化的操作，异常处理，动态资料形态，以及类型的使用。它的语法表达优美易读，具有很多优秀的脚本语言的特点：解释的，面向对象的，内建的高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台，可扩展。而且它还支持交互式方式运行，图形方式运行。它拥有众多的编程界面支持各种操作系统平台以及众多的各类函数库，利用 C 和 C++ 可以对它进行扩充。
C 语言的特点

C 语言作为最受人们欢迎的语言之一，有广泛的发展基础。简洁紧凑、灵活方便，功能强大是其特点。另外，C 语言是一门中级语言。它把高级语言的基本结构和语句与低级语言的实用性结合起来。由于可以直接访问物理地址，可以方便的对硬件进行操作。因此，很多的系统软件都是由 C 语言编写。
Python 语言与 C 语言的交互

为了节省软件开发成本，软件开发人员希望能够缩短的软件的开发时间，希望能够在短时间内开发出稳定的产品。Python 功能强大，简单易用，能够快速开发应用软件。但是由于 Python 自身执行速度的局限性，对性能要求比较高的模块需要使用效率更高的程序语言进行开发，例如 C 语言，系统的其他模块运用 Python 进行快速开发，最后将 C 语言开发的模块与 Python 开发的模块进行整合。在此背景下，基于 Python 语言与 C 语言的各自特点，用 C 语言来扩展现有的 Python 程序，显得很有意义。本文首先介绍几种常用的整合 Python 程序与 C 语言程序的方法，最后给出相应的实例。
利用 ctypes 模块整合 Python 程序和 C 程序
ctypes 模块

ctypes 是 Python 的一个标准模块，它包含在 Python2.3 及以上的版本里。ctypes 是一个 Python 的高级外部函数接口，它使得 Python 程序可以调用 C 语言编译的静态链接库和动态链接库。运用 ctypes 模块，能够在 Python 源程序中创建，访问和操作简单的或复杂的 C 语言数据类型。最为重要的是 ctypes 模块能够在多个平台上工作，包括 Windows，Windows CE，Mac OS X，Linux，Solaris，FreeBSD，OpenBSD。

接下来通过几个简单的例子来看一下 ctypes 模块如何整合 Python 程序和 C 程序。
源代码层面上的整合

利用 Python 本身提供的 ctypes 模块可以使 Python 语言和 C 语言在源代码层面上进行整合。本节介绍了如何通过使用 ctypes 库，在 Python 程序中可以定义类似 C 语言的变量。

下表列出了 ctypes 变量类型，C 语言变量类型和 Python 语言变量类型之间的关系：
表 1. ctypes，c 语言和 Python 语言变量类型关系