面试题：Python自定义函数的元编程与装饰器应用

def custom_decorator(func):
    call_count = 0
    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal call_count
        call_count += 1
        print(f"函数 {func.__name__} 调用次数: {call_count}")
        print(f"传入的位置参数: {args}")
        print(f"传入的关键字参数: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        if '特定关键字参数' in kwargs and kwargs['特定关键字参数']:
            if isinstance(result, str):
                result = result.upper()
        return result
    return wrapper


@custom_decorator
def test_function(a, b, c=False):
    return f"{a} {b}"

元编程概念

装饰器本身就是元编程的体现：元编程是指程序可以在运行时操纵自身或其他程序的结构和行为。装饰器允许我们在不修改函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能。这里的装饰器 custom_decorator 就是在运行时动态地给 test_function 添加了记录调用次数和参数，以及根据参数修改行为的功能。
闭包：在装饰器实现中，wrapper 函数形成了闭包。闭包是指内部函数可以访问外部函数的变量，即使外部函数已经返回。这里 wrapper 函数可以访问并修改 call_count 变量，即使 custom_decorator 函数已经执行完毕返回 wrapper 函数对象。

确保通用性和可扩展性

通用性：
- 接受任意参数：装饰器内部的 wrapper 函数使用 *args 和 **kwargs 来接受任意数量和类型的位置参数和关键字参数。这样，无论被装饰的函数定义了怎样的参数列表，装饰器都可以正常工作。
- 不依赖函数返回值类型：在对返回值进行处理时，通过 isinstance 判断返回值类型，而不是假设其类型。例如，只对字符串类型的返回值进行转大写操作，这样可以适应不同返回值类型的函数。
可扩展性：
- 易于添加新功能：如果需要添加新的功能，比如记录函数执行时间，只需要在 wrapper 函数内部适当位置添加代码即可，不会影响到被装饰函数和其他功能。
- 参数化行为：通过关键字参数来动态修改函数行为，使得装饰器具有灵活性。例如，通过 特定关键字参数 来决定是否对返回值进行转换。如果需要更多的动态行为，可以添加更多的关键字参数，并在 wrapper 函数中相应处理。

面试题：Python自定义函数的元编程与装饰器应用

知识考点

面试题答案

元编程概念

确保通用性和可扩展性