元编程：用代码生成代码，Python还能这样玩？

你以为Python只能老老实实写逻辑？今天带你解锁元编程——这种“代码操纵代码”的黑科技，能让Python像魔法一样动态生成、修改自身结构！无论是框架开发还是高效编码，元编程都是高手的秘密武器。准备好颠覆认知了吗？

一、元编程：代码的“上帝模式”
元编程（Metaprogramming） 是“编写操作代码的代码”。简单来说，它让程序在运行时动态：
生成新代码（如根据配置自动创建类）
修改既有代码（如给函数自动添加日志）
分析代码结构（如检查类的属性和方法）
举个例子：
你写了一个类，Python解释器在背后默默用元类（type）帮你构建了这个类——这就是元编程的底层逻辑！
二、四大核心技巧，玩转元编程
1. 装饰器：给代码“加特效”
装饰器（Decorator）是元编程的入门技能，不修改原函数代码，动态增强功能。
示例：自动记录函数耗时

应用场景：性能监控、权限校验、缓存实现（如@lru_cache）。
2. 元类：类的“幕后操控者”
元类（Metaclass）是类的模板，控制类的创建过程。**所有类的元类默认是type**，但你可以自定义！
示例：强制类属性大写

应用场景：ORM框架（如Django模型）、单例模式、接口约束。
3. 动态代码生成：字符串变活代码
Python允许用字符串动态生成代码，通过exec、eval、compile实现（慎用，有安全风险！）。
示例：根据变量名生成类

4. 反射：让对象“自我解剖”
反射（Reflection）指程序在运行时访问、检测和修改自身状态的能力。
常用工具：
getattr(obj, 'method')：获取对象属性
setattr(obj, 'age', 25)：动态设置属性
inspect模块：深度检查对象信息
示例：动态调用方法
三、元编程实战：打造一个简易ORM框架
假设我们要实现一个数据库ORM，让类定义自动映射到数据表：
解释：
通过元类ModelMeta，自动提取所有Field类型的属性。
ORM框架（如SQLAlchemy）正是这样动态构建模型类的！
四、元编程的“双刃剑”
优势：
灵活高效：动态生成代码，减少重复劳动
框架神器：支撑Django、Flask等大型框架
抽象能力：将通用逻辑封装到底层
风险：
可读性差：过度使用会让代码像“天书”
安全隐患：eval/exec可能执行恶意代码
调试困难：错误堆栈可能难以追踪
五、元编程 vs 函数式编程
六、动手挑战
写一个装饰器：实现函数调用次数统计。
用元类：强制类必须有__str__方法，否则抛出异常。
结语
元编程是Python的“屠龙技”，用好了能让代码如虎添翼，但需谨慎挥舞。正如《蜘蛛侠》中的台词：“能力越大，责任越大”。