Python元编程
软件开发中最重要的一条真理就是“不要重复自己的工作（Don’t repeat yourself）”。也就是说，任何时候当需要创建高度重复的代码（或者需要复制粘贴源代码）时，通常都需要寻找一个更加优雅的解决方案。在Python中，这类问题常常会归类为“元编程”。
元编程
元编程的主要目标是创建函数和类，并用它们来操纵代码（比如说修改、生成或者包装已有的代码）。Python中基于这个目的的主要特性包括装饰器、类装饰器以及元类。但是，还有许多其他有用的主题——包括对象签名、用exec()来执行代码以及检查函数和类的内部结构——也进入了我们的视野。
什么是元编程
Python元编程是指在运行时对Python代码进行操作的技术，它可以动态地生成、修改和执行代码，从而实现一些高级的编程技巧。Python的元编程包括元类、装饰器、动态属性和动态导入等技术，这些技术都可以帮助我们更好地理解和掌握Python语言的特性和机制。元编程在一些场景下非常有用，比如实现ORM框架、实现特定领域的DSL、动态修改类的行为等。掌握好Python元编程技术可以提高我们的编程能力和代码质量。
想要搞定元编程，必须要理解和掌握Python中的元编程技术：
- 反射：Python提供了许多内置函数和模块，如getattr()、setattr()、hasattr()、inspect等，可以在运行时动态地获取对象的属性和方法信息，从而实现反射。
- 装饰器：装饰器是Python中一种常见的元编程技术，它可以动态地修改函数或类的行为，而无需修改它们的源代码。装饰器可以用于函数的参数检查、性能分析、缓存、日志记录等方面。
- 类装饰器：类装饰器是一种对类进行修饰的装饰器，可以在类定义时动态地修改类的行为。类装饰器可以用于实现单例模式、代理模式、混入等方面。
- 元类：元类是Python中一种高级的元编程技术，它可以动态地创建类，而不是实例。元类可以用于控制类的创建行为、添加类的属性和方法、实现ORM框架等方面。 在实际开发中，元编程可以用于实现一些高级的技术，如ORM框架、RPC框架、动态路由等。掌握Python的元编程技术，可以让开发者更好地理解Python的语言特性，提高代码的可读性和可维护性。
元编程应用场景
Python元编程的实际应用场景非常广泛，例如下面几个典型的场景：
- 装饰器和元类 装饰器和元类是Python中常见的元编程技巧，通过这两种技术可以实现对类和函数进行动态的修改和扩展。比如，可以使用装饰器来增强函数的功能，也可以使用元类来动态生成类。
- 动态生成代码 Python中的eval和exec函数可以用于动态地生成代码并执行，这是元编程的一种典型应用场景。比如，可以根据用户的输入动态地生成SQL语句或其他代码。
- 插件化架构 在插件化架构中，程序可以在运行时动态地加载和卸载插件。Python中的模块和包机制可以用于实现插件化架构，而元编程技巧则可以用于实现动态的插件加载和卸载。
- 协程和异步编程 在协程和异步编程中，需要对代码进行动态的修改和重构，以便实现高效的并发处理。Python中的asyncio和curio等库都是基于元编程技巧实现的。
- 基于属性的编程 Python中的属性可以用于动态地访问对象的属性，这是元编程的一种典型应用场景。比如，可以使用属性来实现动态的类型转换、数据校验和计算属性等功能。 Python元编程的应用场景非常广泛，可以用于实现各种动态的、高级的编程功能。
装饰器
装饰器就是函数的函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数，在不改变原来函数代码的情况下为其增加新的功能，比如最常用的计时装饰器：
from functools import wraps
def timeit(logger=None):
"""
耗时统计装饰器，单位是秒，保留 4 位小数
"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
if logger:
logger.info(f"{func.__name__} cost {end - start :.4f} seconds")
else:
print(f"{func.__name__} cost {end - start :.4f} seconds")
return result
return wrapper
return decorator
(注：比如上面使用 @wraps(func) 注解是很重要的， 它能保留原始函数的元数据) 只需要在原来的函数上面加上 @timeit() 即可为其增加新的功能：
@timeit()
def test_timeit():
time.sleep(1)
test_timeit()
#test_timeit cost 1.0026 seconds
上面的代码跟下面这样写的效果是一样的：
test_timeit = timeit(test_timeit)
test_timeit()
装饰器的执行顺序
当有多个装饰器的时候，他们的调用顺序是怎么样的？
假如有这样的代码，请问是先打印 Decorator1 还是 Decorator2 ?
from functools import wraps
def decorator1(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Decorator 1')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def decorator2(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Decorator 2')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decorator1
@decorator2
def add(x, y):
return x + y
add(1,2)
# Decorator 1
# Decorator 2
回答这个问题之前，我先给你打个形象的比喻，装饰器就像函数在穿衣服，离它最近的最先穿，离得远的最后穿，上例中 decorator1 是外套，decorator2 是内衣。
add = decorator1(decorator2(add))
在调用函数的时候，就像脱衣服，先解除最外面的 decorator1，也就是先打印 Decorator1，执行到 return func(args, kwargs) 的时候会去解除 decorator2，然后打印 Decorator2，再次执行到 return func(args, kwargs) 时会真正执行 add() 函数。
需要注意的是打印的位置，如果打印字符串的代码位于调用函数之后，像下面这样，那输出的结果正好相反：
def decorator1(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
print('Decorator 1')
return result
return wrapper
def decorator2(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
print('Decorator 2')
return result
return wrapper
装饰器不仅可以定义为函数，也可以定义为类，只要你确保它实现了__call__() 和 get() 方法。
元类
Python 中所有类（object）的元类，就是 type 类，也就是说 Python 类的创建行为由默认的 type 类控制，打个比喻，type 类是所有类的祖先。我们可以通过编程的方式来实现自定义的一些对象创建行为。 定一个类继承 type 类 A，然后让其他类的元类指向 A，就可以控制 A 的创建行为。典型的就是使用元类实现一个单例：
class Singleton(type):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._instance = None
super().__init__(*args, **kwargs)
def __call__(self, *args, **kwargs):
if self._instance is None:
self._instance = super().__call__(*args, **kwargs)
return self._instance
else:
return self._instance
class Spam(metaclass=Singleton):
def __init__(self):
print("Spam!!!")
元类 Singleton 的__init__和__new__ 方法会在定义 Spam 的期间被执行，而 __call__方法会在实例化 Spam 的时候执行。
##descriptor 类（描述符类） descriptor 就是任何一个定义了 get()，set()或 delete()的对象，描述器让对象能够自定义属性查找、存储和删除的操作。这里举官方文档[1]一个自定义验证器的例子。 定义验证器类，它是一个描述符类，同时还是一个抽象类：
from abc import ABC, abstractmethod
class Validator(ABC):
def __set_name__(self, owner, name):
self.private_name = '_' + name
def __get__(self, obj, objtype=None):
return getattr(obj, self.private_name)
def __set__(self, obj, value):
self.validate(value)
setattr(obj, self.private_name, value)
@abstractmethod
def validate(self, value):
pass
自定义验证器需要从 Validator 继承，并且必须提供 validate() 方法以根据需要测试各种约束。 这是三个实用的数据验证工具： OneOf 验证值是一组受约束的选项之一。
class OneOf(Validator):
def __init__(self, *options):
self.options = set(options)
def validate(self, value):
if value not in self.options:
raise ValueError(f'Expected {value!r} to be one of {self.options!r}')
Number 验证值是否为 int 或 float。根据可选参数，它还可以验证值在给定的最小值或最大值之间。
class Number(Validator):
def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):
self.minvalue = minvalue
self.maxvalue = maxvalue
def validate(self, value):
if not isinstance(value, (int, float)):
raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an int or float')
if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be at least {self.minvalue!r}'
)
if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be no more than {self.maxvalue!r}'
)
String 验证值是否为 str。根据可选参数，它可以验证给定的最小或最大长度。它还可以验证用户定义的 predicate。
class String(Validator):
def __init__(self, minsize=None, maxsize=None, predicate=None):
self.minsize = minsize
self.maxsize = maxsize
self.predicate = predicate
def validate(self, value):
if not isinstance(value, str):
raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an str')
if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be no smaller than {self.minsize!r}'
)
if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be no bigger than {self.maxsize!r}'
)
if self.predicate is not None and not self.predicate(value):
raise ValueError(
f'Expected {self.predicate} to be true for {value!r}'
)
实际应用时这样写：
class Component:
name = String(minsize=3, maxsize=10, predicate=str.isupper)
kind = OneOf('wood', 'metal', 'plastic')
quantity = Number(minvalue=0)
def __init__(self, name, kind, quantity):
self.name = name
self.kind = kind
self.quantity = quantity
关于 Python 的元编程，总结如下：
- 如果希望某些函数拥有相同的功能，希望不改变原有的调用方式、不写重复代码、易维护，可以使用装饰器来实现。
- 如果希望某一些类拥有某些相同的特性，或者在类定义实现对其的控制，我们可以自定义一个元类，然后让它类的元类指向该类。
- 如果希望实例的属性拥有某些共同的特点，就可以自定义一个描述符类。
综合实战
使用元类来实现一个简单的ORM框架
class ModelMetaClass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name == 'Model':
return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
table_name = attrs.get('table_name', name.lower())
mappings = {}
fields = []
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
mappings[k] = v
fields.append(k)
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
attrs['__table__'] = table_name
attrs['__mappings__'] = mappings
attrs['__fields__'] = fields
return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
class Model(metaclass=ModelMetaClass):
def __init__(self, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
setattr(self, k, v)
def save(self):
fields = []
values = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v.db_column or k)
values.append(getattr(self, k, None))
sql = 'INSERT INTO {} ({}) VALUES ({})'.format(
self.__table__,
', '.join(fields),
', '.join(['%s'] * len(values))
)
print('SQL:', sql)
print('VALUES:', values)
class Field:
def __init__(self, db_column=None):
self.db_column = db_column
class StringField(Field):
def __init__(self, db_column=None):
super().__init__(db_column)
class IntegerField(Field):
def __init__(self, db_column=None):
super().__init__(db_column)
class User(Model):
name = StringField(db_column='user_name')
age = IntegerField(db_column='user_age')
email = StringField(db_column='user_email')
if __name__ == '__main__':
user = User(name='Tantianran', age=31, email='ttr@bbgops.com')
user.save()
在上述代码中，使用元类ModelMetaClass动态地创建类，并根据类属性定义生成相应的数据库表结构和SQL语句。具体地，元类会通过类属性__mappings__、__fields__和__table__来生成相应的ORM映射关系和SQL语句。使用这种方式，我们可以在不写重复代码的情况下，轻松地创建一个简单的ORM框架，并实现对象到关系数据库的映射。
使用元类实现单例模式
class Singleton(type):
_instances = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls not in cls._instances:
cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
return cls._instances[cls]
class MyClass(metaclass=Singleton):
pass
在这个示例中，我们定义了一个元类 Singleton，它维护了一个 _instances 字典来保存已经创建的实例。在元类的 call 方法中，我们检查当前类是否已经存在于 _instances 字典中，如果不存在，就使用 super().call 方法创建一个新的实例，并将其保存到 _instances 字典中，最后返回该实例。这样，无论我们创建多少个 MyClass 类的实例，都只会得到同一个实例。
使用元类实现装饰器
class my_decorator(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("Before the function is called.")
self.func(*args, **kwargs)
print("After the function is called.")
class Myclass(object):
@my_decorator
def my_method(self):
print("Hello world.")
obj = Myclass()
obj.my_method()
在这个示例中，我们定义了一个装饰器类 my_decorator，它接受一个函数作为参数，并在函数调用前后输出一些信息。在类 Myclass 的 my_method 方法上使用 @my_decorator 装饰器，就相当于将 my_method 方法替换为一个新的方法，该新方法会在原来的方法前后输出信息。
使用元类实现方法缓存
class memoize(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
self.cache = {}
def __call__(self, *args):
if args in self.cache:
return self.cache[args]
else:
value = self.func(*args)
self.cache[args] = value
return value
@memoize
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
在这个示例中，我们定义了一个装饰器类 memoize，它接受一个函数作为参数，并使用一个字典来保存函数的输入和输出。在 call 方法中，我们首先检查函数的输入是否已经在字典中，如果是，则直接返回字典中对应的输出；否则，就调用原来的函数计算输出，并将输入和输出保存到字典中，最后返回输出。这样，如果我们多次调用带有 @memoize 装饰器的函数，对于相同的输入，就只会计算一次，从而大大提高了性能。
使用元编程技术动态生成代码
class DynamicClass(type):
def __new__(mcs, name, bases, attrs):
# 添加属性
attrs['author'] = 'John Doe'
# 添加方法
def hello(self):
return f'Hello, I am {self.name}'
attrs['hello'] = hello
return super().__new__(mcs, name, bases, attrs)
# 使用元类创建类
MyClass = DynamicClass('MyClass', (), {'name': 'Alice'})
# 访问属性和方法
print(MyClass.name) # 输出：Alice
print(MyClass.author) # 输出：John Doe
obj = MyClass()
print(obj.hello()) # 输出：Hello, I am Alice
在上面的示例中，使用了元类DynamicClass来动态创建类，__new__方法在类创建时被调用，用来动态添加属性和方法。在这个例子中，我们通过__new__方法向MyClass类中添加了一个author属性和一个hello方法。最后创建了MyClass类的一个实例，并调用了它的hello方法。
