lupa 1.8

lua中的python对象

python对象在传递到lua时被转换（例如 数字和字符串）或作为包装对象引用传递。

>>>wrapped_type=lua.globals().type# Lua's own type() function>>>wrapped_type(1)=='number'True>>>wrapped_type('abc')=='string'True

包裹的lua对象在传递回lua时会被解开， 任意的python对象以不同的方式包装：

>>>wrapped_type(wrapped_type)=='function'# unwrapped Lua functionTrue>>>wrapped_type(len)=='userdata'# wrapped Python functionTrue>>>wrapped_type([])=='userdata'# wrapped Python objectTrue

lua支持两种主要的对象协议：调用和索引。它 不区分属性访问和项访问，如 python做了，所以lua操作 obj[x] 和 obj.x 都映射 去索引。决定将哪个python协议用于lua包装 对象，lupa使用简单的启发式方法。

实际上，所有python对象都允许属性访问，因此如果 还有一个 \uu getitem\uu 方法，最好在转动时使用 变成一个可转位的lua对象。否则，它就变成了一个简单的对象 使用属性访问从lua内部进行索引。

显然，这种启发式方法无法提供所需的行为 在许多情况下，例如当需要对对象进行属性访问时 恰好支持项目访问。明确 应该使用的协议，lupa提供了helper函数 as_attrgetter（） 和 as_itemgetter（） 限制视图打开的 一个特定协议的对象，无论是从python还是从内部 Lua：

>>>lua_func=lua.eval('function(obj) return obj["get"] end')>>>d={'get':'value'}>>>value=lua_func(d)>>>value==d['get']=='value'True>>>value=lua_func(lupa.as_itemgetter(d))>>>value==d['get']=='value'True>>>dict_get=lua_func(lupa.as_attrgetter(d))>>>dict_get==d.getTrue>>>dict_get('get')==d.get('get')=='value'True>>>lua_func=lua.eval(...'function(obj) return python.as_attrgetter(obj)["get"] end')>>>dict_get=lua_func(d)>>>dict_get('get')==d.get('get')=='value'True

注意，与lua函数对象不同，可调用的python对象支持 lua中的索引：

>>>defpy_func():pass>>>py_func.ATTR=2>>>lua_func=lua.eval('function(obj) return obj.ATTR end')>>>lua_func(py_func)2>>>lua_func=lua.eval(...'function(obj) return python.as_attrgetter(obj).ATTR end')>>>lua_func(py_func)2>>>lua_func=lua.eval(...'function(obj) return python.as_attrgetter(obj)["ATTR"] end')>>>lua_func(py_func)2

lua中的迭代

完全支持对lua for循环中的python对象进行迭代。 但是，需要使用 这里描述的实用函数。这与 函数类似于lua中的 pairs（） 。

要在普通python iterable上迭代，请使用 python.iter（） 功能。例如，可以手动将python列表复制到lua中 这样的桌子：

>>>importlupa>>>fromlupaimportLuaRuntime>>>lua=LuaRuntime(unpack_returned_tuples=True)>>>lua.eval('1+1')2>>>lua_func=lua.eval('function(f, n) return f(n) end')>>>defpy_add1(n):returnn+1>>>lua_func(py_add1,2)3>>>lua.eval('python.eval(" 2 ** 2 ")')==4True>>>lua.eval('python.builtins.str(4)')=='4'True

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还支持python的 enumerate（） 函数，因此 可以简化为：

>>>importlupa>>>fromlupaimportLuaRuntime>>>lua=LuaRuntime(unpack_returned_tuples=True)>>>lua.eval('1+1')2>>>lua_func=lua.eval('function(f, n) return f(n) end')>>>defpy_add1(n):returnn+1>>>lua_func(py_add1,2)3>>>lua.eval('python.eval(" 2 ** 2 ")')==4True>>>lua.eval('python.builtins.str(4)')=='4'True

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对于返回元组的迭代器，例如 dict.iteritems（） ，它是 使用特殊的 自动将元组项分解为单独的lua参数：

>>>importlupa>>>fromlupaimportLuaRuntime>>>lua=LuaRuntime(unpack_returned_tuples=True)>>>lua.eval('1+1')2>>>lua_func=lua.eval('function(f, n) return f(n) end')>>>defpy_add1(n):returnn+1>>>lua_func(py_add1,2)3>>>lua.eval('python.eval(" 2 ** 2 ")')==4True>>>lua.eval('python.builtins.str(4)')=='4'True

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注意，从lua访问 d.items 方法需要传递 这句名言叫做attrgetter。否则，lua中的属性访问将 使用python dicts的 getitem 协议并查找 d['items'] 取而代之的是

无vs.无

虽然python中的 none 和lua中的 nil 在语义上有所不同，但是 通常都是同样的意思：没有价值。因此lupa试图绘制一个 尽可能直接到另一个：

>>>importlupa>>>fromlupaimportLuaRuntime>>>lua=LuaRuntime(unpack_returned_tuples=True)>>>lua.eval('1+1')2>>>lua_func=lua.eval('function(f, n) return f(n) end')>>>defpy_add1(n):returnn+1>>>lua_func(py_add1,2)3>>>lua.eval('python.eval(" 2 ** 2 ")')==4True>>>lua.eval('python.builtins.str(4)')=='4'True

唯一不能工作的地方是在迭代期间，因为lua 将a nil 值视为迭代器的终止标记。因此， lupa特殊情况 无 python.none 而不是返回 nil ：

>>>importlupa>>>fromlupaimportLuaRuntime>>>lua=LuaRuntime(unpack_returned_tuples=True)>>>lua.eval('1+1')2>>>lua_func=lua.eval('function(f, n) return f(n) end')>>>defpy_add1(n):returnn+1>>>lua_func(py_add1,2)3>>>lua.eval('python.eval(" 2 ** 2 ")')==4True>>>lua.eval('python.builtins.str(4)')=='4'True

>>>importlupa>>>fromlupaimportLuaRuntime>>>lua=LuaRuntime(unpack_returned_tuples=True)>>>lua.eval('1+1')2>>>lua_func=lua.eval('function(f, n) return f(n) end')>>>defpy_add1(n):returnn+1>>>lua_func(py_add1,2)3>>>lua.eval('python.eval(" 2 ** 2 ")')==4True>>>lua.eval('python.builtins.str(4)')=='4'True

python可调用函数

如前所述，lupa允许lua脚本调用python函数 方法：

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

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lua没有用于命名参数的专用语法，因此默认情况下 只能使用位置参数调用python可调用项。

在lua中实现命名参数的一个常见模式是传递它们 作为第一个也是唯一的函数参数。见 http://lua-users.org/wiki/namedparameterers 了解更多详细信息。Lupa支架 这个模式通过提供两个decorator来实现： lupa.unpacks\u lua\u table 对于python函数和方法 python对象的。

包装在这些装饰器中的python函数/方法可以从 lua代码为 func（foo，bar） ， func{foo=foo，bar=bar} 或 函数{foo，bar=bar} 。例子：

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

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如果不控制函数实现，也可以 在将可调用对象传递到lupa时手动包装它：

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

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有一些限制：

1. 避免使用lupa.unpacks lua表和lupa.unpacks lua表方法。 对于第一个参数可以是lua表的函数。在这种情况下 py戥func{foo=bar} （与lua中的py戥func（{foo=bar}）相同） 变得模棱两可：它可能意味着"调用 foo 参数"或"call py_func 带有位置 {foo=bar} 参数"

2. 在将 nil 值传递给包装在 lupa.unpacks_lua_table 或 lupa.unpacks_lua_table_method decorators。 根据上下文，将 nil 作为参数传递可能意味着 "省略参数"或"不传递参数"。这甚至取决于lua版本。

   可以使用python.none而不是nil来传递none值 坚固耐用。当使用标准大括号时， nil 值的参数也可以 使用func（a，b，c） 语法。

< > >

由于这些限制，lupa不能为所有人启用命名参数 python可自动调用。decorators允许启用命名参数 以每次可呼叫为基础。

lua协同活动

下一个是lua协程的例子。包扎好的lua协游 行为完全像一条蟒蛇。它需要在 开始，可以使用 函数或通过在lua代码中创建它。然后，可以将值发送到 它使用 .send（） 方法，或者可以迭代。注意 但是，不支持 .throw（） 方法。

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

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一个使用 .send（） 方法：

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

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它还可以在lua中创建协程并将它们传递回 python空间：

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

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线程化

以下示例并行计算Mandelbrot图像 线程并以pil格式显示结果。它基于a 基准 实现 计算机语言基准测试游戏

>>>lupa.lua_type(lua_func)'function'>>>lupa.lua_type(lua.eval('{}'))'table'

注意示例如何为每个线程创建单独的 luaruntime 以启用并行执行。每个 luaruntime 受 防止并发访问它的全局锁。内存不足 lua的足迹使得使用多个运行时是合理的，但是 此设置还意味着值不能在 lua内部的线程。它们要么通过python复制 空格（传递表引用也不起作用）或使用一些lua 用于显式通信的机制，如管道或某种 共享内存设置。

限制lua对python对象的访问

lupa提供了一种简单的机制来控制对python对象的访问。 每个属性访问都可以通过一个过滤器函数作为 以下：

>>>lupa.lua_type(123)isNoneTrue>>>lupa.lua_type('abc')isNoneTrue>>>lupa.lua_type({})isNoneTrue

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is_设置标志表示属性是否被阅读 或设置。

注意，python函数的属性提供了对 当前 globals（） 因此，如果您想 为了安全地限制对一组已知python对象的访问，最好 使用安全属性名的白名单。一种方法 可以是使用精心选择的专用api对象列表 提供给lua代码，并且只允许python属性访问 这些对象的公共属性/方法名集。

从lupa 1.0开始，您可以提供专用的getter和 luaruntime的setter函数实现：

>>>lupa.lua_type(123)isNoneTrue>>>lupa.lua_type('abc')isNoneTrue>>>lupa.lua_type({})isNoneTrue

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导入lua二进制模块

这通常按原样工作，但以下是详细信息，以防 你出了什么问题。

要在lua中使用二进制模块，需要根据 用于构建lupa的luajit源的头文件，但是 不要将它们链接到Luajit库。

此外，cpython需要为 加载lupa模块之前共享库。这可以通过 调用sys.setdlopenflags（标志值） 。导入 lupa 模块将自动尝试设置正确的 dlopen 标志 如果它能找到特定于平台的 定义必要的标志常量。在这种情况下，使用二进制 lua中的模块应该可以开箱即用。

但是，如果此设置失败，则必须手动设置标志。 使用上述配置调用时，参数 标志值 必须表示 rtld_new 和 rtld_全局 。如果 rtld_new 为2且 rtld_global 为256，则 需要调用sys.setdlopenflags（258）

假设lua luapoSix （ posix ）模块可用，则 在Linux系统上应该可以使用以下命令：

>>>lupa.lua_type(123)isNoneTrue>>>lupa.lua_type('abc')isNoneTrue>>>lupa.lua_type({})isNoneTrue

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