稀有猿诉

十年磨一剑，历炼出锋芒，说话千百句，不如码二行。

Metaprogramming in Python

元编程是一种编写生成或者处理程序代码的技术，Python语言也支持元编程，今天就来好好的学习一下。我们先了解元编程的概念，然后再深入探讨在Python中如何实现元编程。

什么是元编程

元编程Metaprogramming就是编写元程序(Metaprograms)的过程。而元程序则是用于生成程序，或者处理的程序的程序。通俗一点的理来理解，元编程就是编写生成代码的代码。程序的处理对象一般是数据，比如从用户处得到输出数据，经过业务逻辑处理，再把输出数据反馈给用户，这是绝大多数程序所做的事情。而元程序处理的对象则是程序，编写元程序的过程就叫做元编程。

元程序的优势，或者我们元编程的目的在于复用和减少代码量，而且是用一种非常优雅的方式。

这么说确实比较抽象，其实元编程没那么复杂，甚至平时都或多或少的已经用到元编程了。比如像C/C++中的宏和模板函数，Java中的泛型，注解，反向和动态代理，代码模板（模板容易混淆，这里指的是boilerplate codes）等等，这些本质上都是元编程。

参考资料

在大Python中，实现元编程的方式主要是通过装饰器Decorators和元类Metaclasses。

装饰器Decorators

理解Decorator

Decorator本质上是高阶函数，最常用的就是用来修饰一个函数，形式上是一个@my_decorator加在一个函数定义的上面，如：

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@my_decorator
def say_hello():
  print('Hello, world')

它等同于：

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def say_hello():
  print('Hello, world')
my_decorator(say_hello)

Decorator是一个函数，它的输入参数是被修饰的函数，此例中即sya_hello。

Python的函数是一级对象，可以赋给变量，可以当作参数和返回值，而以函数为参数或者返回值的函数称为高阶函数。装饰器本质上就是一个高阶函数，只不过，以一种更为简洁的方式来书写@my_decorator。所以再次看到@时，不用害怕，把它看成高阶函数调用即可。

自定义Decorator

装饰器本质上就是高阶函数，它的输入是一个函数，所以定义一个高阶函数，即可当作decorator使用：

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def my_decorator(func):
  def wrapper():
      print('Before func is called')
      func()
      print('After func is called')
  return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
  print('Hello, world')

say_hello()
#Output:
#Before func is called
#Hello, world
#After func is called

这就实现了一个非常简单的自定义decorator。

装饰器的作用

装饰器就是高阶函数，所以通常用于对函数产生一些副作用，比如打印日志，性能测试等等，其与设计模式中的装饰模式的思想是一致的，通俗来理解就是套娃。

模块functools定义了很多高阶函数，都可以直接当作decorator使用。用好Decorator可以写出很简洁和易于维护的代码。

参考资料

元类Metaclasses

Decorator可以非常方便的修饰一个函数，但如果我们有很多个方法（属于类的函数，称为方法），难道要一个一个的去添加@吗？或者想对类的属性也搞些操作，咋办？如果是一个类，倒也可以手动加一加，如果想给整个类的继承体系内的所有类都施加某种副作用影响呢？这时就会用到Metaclasses。

Metaclasses可以理解为类的基类，也就是用于定义每个类(class）时使用的类，Metaclass中可以定义一些高阶函数用于在创建对象时，实始化对象时，调用属性时和调用方法时施加副作用影响。可以在定义类的时候通过metaclasses来指定使用的Metaclasses，并且会在继承体系中得到继承。

Metaclasses可以对类施加一些额外影响，比如说Python并非强OO的，像abstract没有直接的支持，这时就可以用Metaclasses来定义额外的限制，比如当基类是abstract时，如果子类没有实现一些abstract方法，就报错等等。

参考资料

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