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1. 什么是元编程（Metaprogramming）

元编程是 编写操作代码的代码，即程序在运行时可以：

• 动态修改自身结构（如类、函数）。
• 生成或分析代码。
• 实现高度灵活的抽象（如自动生成代码逻辑）。

2. Python 中的元编程实现

• 装饰器：动态修改函数/类的行为（如添加日志、权限检查）。
• 元类（Metaclass）：控制类的创建过程（如自动添加属性、方法）。
• 反射（Reflection）：通过 getattr(), setattr() 等函数在运行时检查或修改对象。
• 动态代码执行：使用 eval(), exec() 执行字符串代码。
• 描述符（Descriptor）：通过 __get__, __set__ 控制属性访问。

例子1：装饰器实现元编程

def log_time(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)print(f"{func.__name__} 耗时 {time.time() - start} 秒")return resultreturn wrapper@log_time  # 动态为函数添加计时功能，不修改原函数代码
def heavy_calculation():time.sleep(2)heavy_calculation()  # 输出：heavy_calculation 耗时 2.0001 秒

例子2：元类控制类创建

class Meta(type):def __new__(cls, name, bases, attrs):# 动态为所有类添加一个author属性attrs['author'] = "Anonymous"return super().__new__(cls, name, bases, attrs)class MyClass(metaclass=Meta):passprint(MyClass.author)  # 输出：Anonymous → 元类自动注入属性

3. 元编程的核心思想

• 代码即数据：将代码视为可操作的对象（如函数、类可以被传递、修改）。
• 抽象层次提升：通过自动化代码生成或修改，减少重复代码。
• 运行时动态性：程序的行为在运行时才确定（而非写死在源码中）。

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闭包、作用域与元编程的关系

• 装饰器的实现依赖闭包：装饰器通过闭包捕获原函数，并返回增强后的新函数，这是元编程的典型应用。
• 元编程的底层基础是作用域规则：例如，元类通过操作类的命名空间（__dict__）动态修改类属性，而闭包则利用作用域链实现变量捕获。

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总结

• 元编程：通过操作代码本身提升灵活性和抽象能力，Python 的装饰器、元类、反射等特性均属于元编程范畴。