refactor(managers): 重构单例管理器实现并优化代码结构
feat(ws_pool): 新增 WebSocket 连接池实现 perf(json): 使用 orjson 替代标准 json 库提升性能 style: 清理未使用的导入和冗余代码 docs: 更新架构文档和开发规范 test: 添加 WebSocket 连接池测试用例 fix(plugins): 修复自动审批插件 API 调用参数格式
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@@ -54,3 +54,118 @@ graph LR
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别几把开多个实例。。。
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* **Browser Pool**: 浏览器页面提前开好，用完洗干净放回去
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* **Connection Pool**: Redis 和 HTTP 请求都用连接池
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## 4. 技术栈全景
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NEO Bot 的“骨架”是由一堆现代 Python 库和技术堆起来的。下面这张清单能让你一眼看清整个项目的技术选型。
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### 编程语言与运行时
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* **Python 3.14**: 镀铬酸钾创项目的时候用的 Python 3.14 3.14兼容JIT，那就这样吧
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* **JIT (Just-In-Time)**: 启动时加 `-X jit` 参数，运行时把热点代码编译成机器码
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* **Mypyc (AOT)**: 核心模块（`core/ws.py`, `core/managers/*.py`）编译成C扩展，机器码运行
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### 异步与网络
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* **asyncio**: Python 原生异步框架，所有 IO 操作都是非阻塞的
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* **uvloop (Linux)**: 替代 asyncio 默认事件循环，性能更高
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* **IOCP (Windows)**: Windows 上的高性能 IO 完成端口
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* **aiohttp**: 异步 HTTP 客户端/服务器，用于 API 请求和 WebSocket 通信
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* **websockets**: 纯粹的 WebSocket 客户端/服务器库
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* **Playwright**: 浏览器自动化工具，负责截图、页面渲染
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### 数据与存储
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* **Redis**: 内存数据库，用于缓存帮助图片、会话状态等
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* **orjson**: Rust 编写的 JSON 序列化库，比标准 `json` 快很多
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* **Pydantic**: 数据验证与设置管理，配置文件、API 请求/响应都靠它
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### 工具与工具链
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* **Loguru**: 结构化日志记录，输出漂亮且支持文件轮转
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* **Watchdog**: 文件系统监控，实现插件热重载
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* **Jinja2**: 模板引擎，渲染 HTML 页面然后转为图片
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* **Pillow**: 图像处理库，负责图片格式转换、尺寸调整
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* **BeautifulSoup4**: HTML 解析，B站、抖音等链接解析插件在用
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* **httpx**: 异步 HTTP 客户端，某些插件用它发请求
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### 测试与开发
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* **Pytest**: 测试框架，写单元测试、集成测试
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* **Docker**: 容器化，沙箱执行用户代码时可能用到
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* **cryptography**: 加密解密，处理一些安全相关的操作
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### 架构模式
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* **Singleton (单例)**: 全局唯一实例，所有管理器都是单例
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* **Connection Pool (连接池)**: Redis 连接、HTTP 会话都复用
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* **Plugin System (插件系统)**: 动态导入、装饰器注册，一个 `.py` 文件就是一个插件
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## 5. Python 动态语言特性运用
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Python 是一门“动态”语言，这意味着你可以在运行时做很多静态语言做不到的事情。NEO Bot 大量利用了这些特性，让框架变得灵活、易扩展。
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### 装饰器 (Decorator)
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* **何用**: 给函数“贴上标签”，告诉框架这个函数是干什么的
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* **何处**:
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* `@matcher.command("echo")` – 注册一个消息指令
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* `@matcher.on_message()` – 注册一个通用消息处理器
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* `@matcher.on_notice()` – 注册一个通知事件处理器
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* **何原理**: 装饰器本质上是一个高阶函数，它接收被装饰的函数，然后把它“注册”到某个管理器里
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### 动态导入 (Dynamic Import)
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* **何用**: 不需要在代码开头写死 `import`，运行时根据情况加载模块
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* **何处**: `PluginManager.load_all_plugins()` 用 `importlib.import_module()` 扫描 `plugins/` 目录，找到 `.py` 文件就导入
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* **何原理**: Python 的模块系统是完全动态的，`import` 语句实际上调用了 `__import__()` 函数
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### 自省 (Introspection)
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* **何用**: 让代码能“看到”自己的结构，比如函数属于哪个模块、有哪些参数
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* **何处**:
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* `inspect.getmodule(func)` – 获取函数所在的模块名，用于记录插件来源
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* `func.__name__`, `func.__module__` – 获取函数名和模块名
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* **何原理**: Python 把几乎所有元信息都存在对象的 `__dict__` 里，你可以随时翻看
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### 鸭子类型 (Duck Typing)
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* **何用**: “如果它走起来像鸭子，叫起来像鸭子，那它就是鸭子。”——不检查类型，只检查行为
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* **何处**:
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* 事件处理器不要求事件对象必须是某个类，只要它有 `post_type`、`user_id` 等属性就行
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* 插件不需要继承某个基类，只要它有 `__plugin_meta__` 字典就行
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* **何原理**: Python 的变量没有类型，类型是对象自己的事。只要对象有你需要的方法或属性，你就可以调用它
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### 反射 (Reflection)
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* **何用**: 在运行时检查、修改对象的结构
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* **何处**:
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* `getattr(module, "__plugin_meta__")` – 获取插件的元数据字典
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* `hasattr(event, "raw_message")` – 检查事件对象是否有某个属性
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* `setattr()` – 动态设置属性（虽然用得少）
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* **何原理**: Python 的对象本质上就是字典（`__dict__`），`getattr`/`setattr` 就是对这个字典的操作
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### 元编程 (Metaprogramming)
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* **何用**: 在代码运行时改变代码的行为
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* **何处**:
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* `Singleton` 基类重写 `__new__` 方法，控制实例创建，确保全局只有一个实例
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* 装饰器在函数定义时修改函数，给它添加额外逻辑
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* **何原理**: Python 的类也是对象（类型对象），你可以通过修改类来影响它所有实例的行为
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### 上下文管理器 (Context Manager)
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* **何用**: 安全地获取和释放资源，比如文件、网络连接、浏览器页面
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* **何处**:
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* `async with browser_manager.get_page() as page:` – 从页面池获取一个页面，用完后自动放回
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* `async with aiohttp.ClientSession() as session:` – 发起 HTTP 请求后自动关闭会话
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* **何原理**: `__enter__`/`__exit__`（同步）或 `__aenter__`/`__aexit__`（异步）协议
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### 描述符 (Descriptor)
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* **何用**: 控制属性访问的逻辑，比如把方法伪装成属性
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* **何处**:
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* `@property` – 把方法变成只读属性，比如 `PluginManager.command_manager`
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* `@property.setter` – 给属性设置值时的自定义逻辑
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* **何原理**: 描述符是一个实现了 `__get__`、`__set__` 或 `__delete__` 方法的类
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### 猴子补丁 (Monkey Patching)
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* **何用**: 在运行时修改模块、类或对象，通常用于测试或修复第三方库
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* **何处**: 测试中可能会用 `unittest.mock.patch` 临时替换某个函数，模拟它的行为
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* **何原理**: Python 的模块和类都是可变的，你可以直接给它们赋值新属性
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### eval/exec
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* **何用**: 执行字符串形式的 Python 代码
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* **何处**: `code_py.py` 插件中，用户发送的代码片段会被 `exec()` 执行，实现代码沙箱功能
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* **何原理**: Python 解释器本身就是一个运行时环境，`eval()` 用于表达式，`exec()` 用于语句
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### 类型提示 (Type Hints)
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* **何用**: 虽然 Python 是动态类型，但类型提示能让代码更清晰，工具（如 Mypy）也能做静态检查
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* **何处**: 几乎所有函数和方法的参数、返回值都加了类型提示，这让 Mypyc 编译成为可能
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* **何原理**: 类型提示只是注解，运行时通常被忽略（除非你用 `typing` 模块做检查）
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