meta-programming是AOP实现的经常性手段，而这里要展示的，是利用Python的metaclass能力来实现 AOP。

当a的setx方法被调用时，会被“拦截”，先输出pre...然后是原始setx的方法调用，最后输出post...

class MetaAll(type):
   def __new__(mcl, name, bases, dict):
      def log(func):
         def f(*args, **kwds):
            print 'pre %s' % func.__name__
            value = func(*args, **kwds)
            print 'post %s' % func.__name__
            return value
         return f
      for attr, value in dict.iteritems():
         if attr.startswith('set'):
            dict[attr] = log(value)
      return super(MetaAll, mcl).__new__(mcl, name, bases, dict)

__metaclass__ 

看到那个__metaclass__变量了吗？如果你赋给它另外一个metaclass的话它会产生其他效应（我这里做的是 logging，其他的可能有例如timing、access control、transaction, etc.），这是魔法！^_^ 最魔力十足的地方是我甚至可以把一个metaclass传进模块中去，给__metaclass__动态的赋值（赋metaclass），这意味着我可以通过meta-programming动态的改变我程序的逻辑，或者不需要改动原有代码即可添加新功能（或修改）等特点！

整个演示就当作抛砖引玉吧，代码我就不细讲了，因为概念太复杂了，不是一两句能说得明白的。有兴趣的朋友可以研究一下Python。; -)