问在Python中有可能有一个类似于Smalltalk (例如Pharo)或Common Lisp的工作流吗？

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您可以动态更改函数定义。

例如，你有一个函数mymodule.myfunc(x,y)，你想看看long_process()是如何调用它的。

您需要(在REPL >>>提示符下或在笔记本中)

myfunc_orig = mymodule.myfunc
def myfunc_new(x,y):
    print("myfunc_new",x,y)
    return myfunc_orig(x,y)

mymodule.myfunc = myfunc_new

long_process()

现在，您将在每次调用mymodule.myfunc时获得一份打印输出。

完成后，使用以下命令恢复它

mymodule.myfunc = myfunc_orig

内置方法exec(source_code, globals, locals)接受'globals‘和'locals’参数。它们非常接近执行“环境”，或来自smalltalk的“执行映像”。

声明的类/函数/变量在从exec(..)调用返回时被添加到全局/局部变量中。

全局变量/本地变量可以很容易地存储到一个文件中，并用作未来执行的启动环境:)

这模拟了smalltalk的“基于图像”。

我想这个技巧可以重现smalltalk执行环境的属性，是真的吗？

示例：

locals, globals = {}, {}
exec("""def f(x): return x+1""", globals, locals)
print(locals["f"](2))

exec("""def f(x): return x+10""", globals, locals)
print(locals["f"](2))