- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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用元类和装饰器跟踪
前一小节的手动装饰方法是有效的,但是它需要我们在想要跟踪的每个方法前面添加装饰语法,并且在不再想要跟踪的使用后删除该语法。如果想要跟踪一个类的每个方法,在较大的程序中,这会变得很繁琐。如果我们可以对一个类的所有方法自动地应用跟踪装饰器,那将会更好。
有了元类,我们确实可以做到——因为它们在构建一个类的时候运行,它们是把装饰包装器添加到一个类方法中的自然地方。通过扫描类的属性字典并测试函数对象,我们可以通过装饰器自动运行方法,并且把最初的名称重新绑定到结果。其效果与装饰器的自动方法名重新绑定是相同的,但是,我们可以更全面地应用它:
当这段代码运行的时候,结果与前面是相同的——方法的调用将首先指向跟踪装饰器以跟踪,然后传递到最初的方法:
我们这里看到的就是装饰器和元类组合工作的结果——在类创建的时候,元类自动把函数装饰器应用于每个方法,并且函数装饰器自动拦截方法调用,以便在此输出中打印出跟踪消息。这一组合能够有效,得益于两种工具的通用性。
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