SuperShoot
2020-01-31 18:17
您显然已经很好地了解了sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session该类，并且如果您在同一模块中稍稍向下看，您会发现以下代码片段（link）：
def instrument(name):
def do(self, *args, **kwargs):
return getattr(self.registry(), name)(*args, **kwargs)
return do
for meth in Session.public_methods:
setattr(scoped_session, meth, instrument(meth))
如果我们从头到尾进行剖析，我们首先会得到一个for meth in Session.public_methods:循环，这里Session.public_methods只是一个a Session公开的方法名称的元组，而字符串"query"就是其中之一：
class Session(_SessionClassMethods):
...
public_methods = (
...,
"query",
...,
)
其中的每个名称（meth）Session.public_methods都会传递给setattr循环内的调用：
setattr(scoped_session, meth, instrument(meth))
在上分配给方法名称的scoped_session值是对的调用的返回值instrument(meth)，这是一个称为的闭包do()。该函数调用scoped_session.registry来获取注册的Session对象，获取命名方法（meth），然后使用传递给的*args＆**kwargs进行调用do()。
由于for meth in Session.public_methods:循环是在模块的全局命名空间中定义的，因此在其他任何机会都不能使用的情况下，在编译时执行循环scoped_session。因此，当您的代码可以拥有一个scoped_session实例时，这些方法已经被猴子修补了。
热门帖子
相关问题
热门github
1
2
4
The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open access automation framework to empower security professionals and machine learning engineers to proactively find risks in their generative AI systems.
(翻译：用于生成式 AI 的 Python 风险识别工具 (PyRIT) 是一个开放式访问自动化框架，使安全专业人员和机器学习工程师能够主动发现其生成式 AI 系统中的风险。)
5
7
8
9
Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
10
11
13
不敢相信我已经监督了！：D非常感谢您，SuperShoot。