提到元这个字，你兴许会想到元数据，元数据就是形容数据自身的数据，元类就是类的类，相应的元编程就是形容代码自身的代码，元编程就是对于创立操作源代码(比方批改、生成或包装原来的代码)的函数和类。次要技术是应用装璜器、元类、描述符类。
本文的次要目标是向大家介绍这些元编程技术，并且给出实例来演示它们是怎么定制化源代码的行为。
装璜器
装璜器就是函数的函数，它承受一个函数作为参数并返回一个新的函数，在不扭转原来函数代码的状况下为其减少新的性能，比方最罕用的计时装璜器：
from functools import wrapsdef timeit(logger=None): """ 耗时统计装璜器，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：比方下面应用 @wraps(func) 注解是很重要的， 它能保留原始函数的元数据) 只须要在原来的函数下面加上 @timeit() 即可为其减少新的性能：
@timeit()def test_timeit(): time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1.0026 seconds下面的代码跟上面这样写的成果是一样的：
test_timeit = timeit(test_timeit)test_timeit()装璜器的执行程序
当有多个装璜器的时候，他们的调用程序是怎么样的？
如果有这样的代码，请问是先打印 Decorator1 还是 Decorator2 ?
from functools import wrapsdef decorator1(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('Decorator 1') return func(*args, **kwargs) return wrapperdef decorator2(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('Decorator 2') return func(*args, **kwargs) return wrapper@decorator1@decorator2def add(x, y): return x + yadd(1,2)# Decorator 1# Decorator 2答复这个问题之前，我先给你打个形象的比喻，装璜器就像函数在穿衣服，离它最近的最先穿，离得远的最初穿，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，先解除最里面的 decorator1，也就是先打印 Decorator1，执行到 return func(args, kwargs) 的时候会去解除 decorator2，而后打印 Decorator2，再次执行到 return func(args, kwargs) 时会真正执行 add() 函数。
须要留神的是打印的地位，如果打印字符串的代码位于调用函数之后，像上面这样，那输入的后果正好相同：
def decorator1(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) print('Decorator 1') return result return wrapperdef decorator2(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) print('Decorator 2') return result return wrapper装璜器不仅能够定义为函数，也能够定义为类，只有你确保它实现了__call__() 和 __get__() 办法。
元类
Python 中所有类（object）的元类，就是 type 类，也就是说 Python 类的创立行为由默认的 type 类管制，打个比喻，type 类是所有类的先人。咱们能够通过编程的形式来实现自定义的一些对象创立行为。
定一个类继承 type 类 A，而后让其余类的元类指向 A，就能够管制 A 的创立行为。典型的就是应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._instanceclass Spam(metaclass=Singleton): def __init__(self): print("Spam!!!")元类 Singleton 的__init__和__new__ 办法会在定义 Spam 的期间被执行，而 __call__办法会在实例化 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，形容器让对象可能自定义属性查找、存储和删除的操作。这里举官网文档[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, abstractmethodclass 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自定义验证器须要从 Validator 继承，并且必须提供 validate() 办法以依据须要测试各种束缚。
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。依据可选参数，它还能够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。依据可选参数，它能够验证给定的最小或最大长度。它还能够验证用户定义的 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}' )理论利用时这样写：
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形容器阻止有效实例的创立：
>>> Component('Widget', 'metal', 5) # Blocked: 'Widget' is not all uppercaseTraceback (most recent call last): ...ValueError: Expected <method 'isupper' of 'str' objects> to be true for 'Widget'>>> Component('WIDGET', 'metle', 5) # Blocked: 'metle' is misspelledTraceback (most recent call last): ...ValueError: Expected 'metle' to be one of {'metal', 'plastic', 'wood'}>>> Component('WIDGET', 'metal', -5) # Blocked: -5 is negativeTraceback (most recent call last): ...ValueError: Expected -5 to be at least 0>>> Component('WIDGET', 'metal', 'V') # Blocked: 'V' isn't a numberTraceback (most recent call last): ...TypeError: Expected 'V' to be an int or float>>> c = Component('WIDGET', 'metal', 5) # Allowed: The inputs are valid最初的话
对于 Python 的元编程，总结如下：
如果心愿某些函数领有雷同的性能，心愿不扭转原有的调用形式、不写反复代码、易保护，能够应用装璜器来实现。
如果心愿某一些类领有某些雷同的个性，或者在类定义实现对其的管制，咱们能够自定义一个元类，而后让它类的元类指向该类。
如果心愿实例的属性领有某些独特的特点，就能够自定义一个描述符类。
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