在编写自定义扩展时，可能会出现代码重复的情况，这会导致代码冗余、可维护性差以及扩展性低下。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 封装公共代码：将重复的代码封装成一个函数或者类，然后在需要使用的地方调用该函数或者类，从而避免代码的重复编写。例如，如果在不同的扩展中都需要进行日志记录，可以将日志记录的功能封装成一个单独的函数或者类，然后在需要记录日志的地方调用该函数或者类。

# 封装日志记录功能的函数
def log(message):
    print(f"Log: {message}")

# 在扩展中调用日志记录函数
def extension_function():
    # 执行一些操作
    log("Extension function executed")

# 在其他扩展中也可以调用日志记录函数
def another_extension_function():
    # 执行一些操作
    log("Another extension function executed")

2. 使用继承或者接口：如果多个扩展之间有相似的功能，可以将这些功能抽象为一个基类或者接口，然后让各个扩展继承该基类或者实现该接口，从而避免代码的重复编写。例如，如果多个扩展都需要实现一个发送邮件的功能，可以定义一个EmailSender的基类，然后让各个扩展继承该基类并实现具体的邮件发送逻辑。

# 定义一个邮件发送的基类
class EmailSender:
    def send_email(self, recipient, subject, message):
        # 发送邮件的具体逻辑
        pass

# 扩展A继承邮件发送基类并实现具体的邮件发送逻辑
class ExtensionA(EmailSender):
    def send_email(self, recipient, subject, message):
        # 扩展A的邮件发送逻辑
        pass

# 扩展B继承邮件发送基类并实现具体的邮件发送逻辑
class ExtensionB(EmailSender):
    def send_email(self, recipient, subject, message):
        # 扩展B的邮件发送逻辑
        pass

3. 使用工具函数或者装饰器：如果某些功能在多个扩展中都需要使用，可以将这些功能封装成一个工具函数或者装饰器，并在需要使用的地方进行调用或者使用装饰器修饰。这样可以减少重复的代码编写，并提高代码的可维护性。例如，如果多个扩展都需要对某些函数进行性能统计，可以定义一个装饰器@performance_stats，然后在需要进行性能统计的函数上使用该装饰器。

# 定义一个性能统计的装饰器
def performance_stats(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} executed in {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

# 在需要进行性能统计的函数上使用装饰器
@performance_stats
def extension_function():
    # 执行一些操作
    pass

# 在其他扩展中也可以使用相同的装饰器
@performance_stats
def another_extension_function():
    # 执行一些操作
    pass

通过封装公共代码、使用继承或者接口以及使用工具函数或者装饰器等方法，可以减少代码的重复编写，提高代码的可维护性和扩展性。