09-16-周二_10-03-01

02.面向对象/06.反射与双下方法.md

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+## 元编程特性
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+**元编程（Metaprogramming）**是Python中一种高级编程范式，其核心思想是**编写能够操作代码本身的程序**——通过在运行时动态生成、修改或执行代码，实现对程序行为的灵活控制。这种特性让Python具备极强的动态性与抽象能力，成为框架开发、代码生成等场景的基石。
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+### **1. 装饰器**
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+**函数/类的行为扩展工具**
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+装饰器是Python最常用的元编程技术之一，本质是**接收函数或类作为输入、返回修改后函数/类的高阶函数**。通过`@decorator`语法糖，可在不修改原代码的情况下，为函数/类添加日志、性能监控、权限验证等功能。
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+- **基础装饰器**：例如日志装饰器`@log_decorator`，可在函数调用前后打印日志；
+- **带参数的装饰器**：通过外层函数接收参数，实现更灵活的功能控制（如`@repeat(times=3)`让函数执行3次）；
+- **类装饰器**：用于修改类的行为，例如实现单例模式（确保类只有一个实例）、自动注册类到全局字典（如Django模型注册）。
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+### **2. 元类**
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+**类的创建控制器**
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+元类是**创建类的类**（默认元类为`type`），通过继承`type`并重写`__new__`或`__init__`方法，可控制类的创建过程，实现动态修改类属性、添加方法、强制类遵循接口规范等功能。
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+- **动态添加属性/方法**：例如在类创建时自动添加`author`属性或`hello`方法；
+- **强制接口检查**：通过元类确保类实现了特定方法（如`run`方法），避免类定义不完整；
+- **动态注册类**：例如ORM框架中，通过元类自动将模型类注册到全局注册表，方便后续生成SQL语句。
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+### **3. 动态属性与描述符**
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+**属性访问的控制者**
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+动态属性允许在运行时修改对象的属性，而描述符则通过定义`__get__`、`__set__`等方法，精确控制属性的访问行为。
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+- **动态属性**：通过`__getattr__`（获取不存在的属性）、`__setattr__`（设置属性）等方法，实现动态属性访问（如代理类通过`__getattr__`转发属性访问）；
+- **描述符**：用于实现数据验证、只读属性等功能。例如`ReadOnlyDescriptor`可防止属性被修改，`ValidatedDescriptor`可验证属性值的合法性（如确保年龄为正数）。
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+### **4. 反射**
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+**程序的自省能力**
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+反射是程序**在运行时检查、修改自身结构**的能力，通过内置函数（`getattr`、`hasattr`、`setattr`、`delattr`）和`inspect`模块，可动态获取对象的属性、方法信息，或修改对象行为。
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+- **获取信息**：`hasattr(obj, 'name')`检查对象是否有`name`属性，`getattr(obj, 'name')`获取`name`属性的值；
+- **修改属性**：`setattr(obj, 'age', 30)`设置对象的`age`属性为30，`delattr(obj, 'age')`删除`age`属性；
+- **动态调用方法**：`getattr(obj, 'method')()`获取并调用对象的`method`方法。
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+### **5. 动态代码生成与执行**
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+**运行时代码的灵活构建**
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+通过`exec`、`compile`、`eval`等函数，可在运行时生成并执行代码字符串，实现动态代码生成。
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+- **动态创建函数**：例如`exec`生成`add`函数（`def add(a, b): return a + b`），并通过`eval`获取函数对象；
+- **动态修改方法**：猴子补丁（Monkey Patching）通过动态修改现有类的方法，扩展其功能（如为`Logger`类动态添加`log_warning`方法）；
+- **动态生成类**：通过`type`函数动态创建类（如`type('DynamicClass', (), {'attr': 42})`创建包含`attr`属性的类）。
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+### **6. AST操作**
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+**代码结构的深度修改**
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+`ast`（抽象语法树）模块允许解析、修改Python代码的语法结构，实现更高级的代码生成与修改。
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+- **解析代码**：将代码字符串解析为AST（如`ast.parse("a = 1 + 2")`）；
+- **修改AST**：遍历AST节点，修改代码结构（如将`a = 1 + 2`修改为`a = 1 * 2`）；
+- **生成代码**：将修改后的AST编译为可执行代码（如`compile`函数）。
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+元编程的灵活性使其成为Python框架（如Django、Flask、SQLAlchemy）的核心技术，但也需注意**代码可读性**（过度使用元编程会增加代码复杂度）、**调试难度**（动态生成的代码难以跟踪）、**安全性**（动态执行代码可能引发安全漏洞）等问题。合理使用元编程，能让代码更简洁、灵活，提升开发效率。
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 ## 函数 vs 方法
 
 ### 通过打印函数(方法)名确定