meta-programming是aop實現的經常性手段，而這裡要展示的，是利用python的metaclass能力來實現 aop。
當a的setx方法被呼叫時，會被「攔截」，先輸出pre...然後是原始setx的方法呼叫，最後輸出post...
class
metaall(type):
def __new__(mcl, name, bases, dict):
def log(func):
def f(
*args,
**kwds):
'pre %s'%
func.__name__
value
=func(
*args,
**kwds)
'post %s'%
func.__name__
return
value
return
ffor
attr, value
indict.iteritems():
ifattr.startswith(
'set'):
dict[attr]
=log(value)
return
super(metaall, mcl).__new__(mcl, name, bases, dict)
__metaclass__
=metaall
class
a:def __init__(self):
self.__x =1
def getx(self):
return
self.__x
def setx(self, value):
self.__x
=valuea =
a()a.setx(2)
print a.getx()
看到那個__metaclass__變數了嗎？如果你賦給它另外乙個metaclass的話它會產生其他效應（我這裡做的是 logging，其他的可能有例如timing、access control、transaction, etc.），這是魔法！^_^ 最魔力十足的地方是我甚至可以把乙個metaclass傳進模組中去，給__metaclass__動態的賦值（賦metaclass），這意味著我可以通過meta-programming動態的改變我程式的邏輯，或者不需要改動原有**即可新增新功能（或修改）等特點！
整個演示就當作拋磚引玉吧，**我就不細講了，因為概念太複雜了，不是一兩句能說得明白的。有興趣的朋友可以研究一下python。; -)
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