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Python 的模块是这样引入的
-import -> finder/loader -> [compile to py_code] -> write to __py_cache__
+import -> finder/loader -> [compile to py_code] -> write to __py_cache__
是否重新编译写入 py_code
到缓存拥有校验,校验的标准可能是文件的时间戳或是哈希值
如果校验结果相同,会尝试复用 py_cache__,而 sys.dont_write_bytecode
会影响读写 __py_cache
如果校验结果相同,会尝试复用 __py_cache__
,而 sys.dont_write_bytecode
会影响读写 __py_cache__
Python 的编译是使用 builtins.compile
进行的,我们只需对这个函数进行修改,捕获并修改 source
便可达到宏的效果
而 builtins.compile
的其他参数可以帮你确定模块,例如 filename
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Python 的语法以灵活性见长,有时候可能需要动态地对一个模块进行修改,也就是为人熟知的 Monkey Patch
普通的修改对于一些静态生成的常量效果有限,例如下面这段代码,尽管可以修改 generator
,但并不会影响调用这个函数生成的变量的值。
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那么有没有一种方法能够解决这个问题而又不直接修改这个文件?这个过程有点类似于许多语言的宏展开机制,因此本篇文章也取名为 如何在 Python 中实现宏展开?
简单地解释,宏就是在编译前对源代码进行替换。
C 中的宏最容易理解,下面这段代码就是对 VAL
进行了替换,不难理解.
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Python 的模块是这样引入的
import -> finder/loader -> [compile to py_code] -> write to __py_cache__
是否重新编译写入 py_code
到缓存拥有校验,校验的标准可能是文件的时间戳或是哈希值
如果校验结果相同,会尝试复用 py_cache__,而 sys.dont_write_bytecode
会影响读写 __py_cache
Python 的编译是使用 builtins.compile
进行的,我们只需对这个函数进行修改,捕获并修改 source
便可达到宏的效果
而 builtins.compile
的其他参数可以帮你确定模块,例如 filename
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Saleyo 提供了一套工具,推荐尝试使用😊
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Python 的语法以灵活性见长,有时候可能需要动态地对一个模块进行修改,也就是为人熟知的 Monkey Patch
普通的修改对于一些静态生成的常量效果有限,例如下面这段代码,尽管可以修改 generator
,但并不会影响调用这个函数生成的变量的值。
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那么有没有一种方法能够解决这个问题而又不直接修改这个文件?这个过程有点类似于许多语言的宏展开机制,因此本篇文章也取名为 如何在 Python 中实现宏展开?
简单地解释,宏就是在编译前对源代码进行替换。
C 中的宏最容易理解,下面这段代码就是对 VAL
进行了替换,不难理解.
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Python 的模块是这样引入的
import -> finder/loader -> [compile to py_code] -> write to __py_cache__
是否重新编译写入 py_code
到缓存拥有校验,校验的标准可能是文件的时间戳或是哈希值
如果校验结果相同,会尝试复用 __py_cache__
,而 sys.dont_write_bytecode
会影响读写 __py_cache__
Python 的编译是使用 builtins.compile
进行的,我们只需对这个函数进行修改,捕获并修改 source
便可达到宏的效果
而 builtins.compile
的其他参数可以帮你确定模块,例如 filename
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