用于程序启动的依赖图解析器
startup的Python项目详细描述
Startup类实现函数调用图依赖项 用于分离复杂程序初始化序列的解析器。
要使用startup，您可以用它们所使用的变量注释函数 读或写（余数：必须注释全部非可选 参数）。然后startup从 注释，并以稳定和可预测的顺序调用它们。每个 函数将只被调用一次，如果一个函数从未被调用过 调用（由于不可满足的依赖关系），startup将引发 StartupError。
示例用法：
fromstartupimportstartup# 'argv' is the variable name that parse_argv reads from, and# 'args' is the variable name that parse_argv writes to.# NOTE: All non-optional parameters must be annotated.@startupdefparse_argv(argv:'argv')->'args':args={'config_path':argv[1]}returnargs@startupdefread_config(args:'args')->'config':withopen(args['config_path'])asconfig_file:returnconfig_file.read()defmain(argv):# You may provide variable values to startup, like argv in this# case, and you may read variable, like config, which will be# returned by startup.call().config=startup.call(argv=argv)['config']
必须使用变量注释所有非可选参数 名称，但注释返回值是可选的。参数注释 可以用['var']形式进行注释，此函数将读取 所有写入'var'的值（见下文）。返回值注释 可以是变量名的元组，这意味着解包返回值。
函数注释中的变量不是实数，而是dictstartup内部存储的键（startup.call()将返回 这个dict，以便您也可以读取这些变量）。
注意：目前注释格式非常严格：参数 批注必须是str或str的一个元素列表， 返回值注释必须是str或 str。灵活性是为了将来的扩展而保留的。
由同一组依赖项满足的函数是 按其词典名和限定名在词典编纂顺序中调用。 这样，即使您更改了代码布局和/或导入顺序， 函数仍将按相同的顺序调用，因此startup 是稳定和可预测的。
变量可以多次写入（如果多个函数 写在上面的注释）。在这种情况下，startup将调用 只有在调用了所有writer函数之后，才会调用reader函数。这个 读卡器功能可以选择读取最新值或所有值 写入该变量（通过['var']annotation表单）。
所有的读者都被所有的作者屏蔽的事实可以用来 表示程序初始化的常见模式，如连接或 排序函数调用。
为什么startup？
启动程序可能很复杂，但不应该很复杂。 例如，main.pyimportsorm.py和orm.pyimports db.py。假设要按db.py的顺序初始化它们， main.py，然后orm.py。那么main.py必须知道 可传递地导入db.py，并应在之前初始化db.py。 本身。当每个模块需要阶段时，事情变得更加复杂 初始化。我们通常以main.py导入所有 其他模块和手动排序初始化。我觉得这种 在依赖关系上用拓扑排序可以更好地解决 图。基本上，您注释每个模块的依赖项，然后 startup将解析稳定且可预测的函数调用顺序 为你。
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