浅谈 C++ 元编程

快来打我* 2022-10-06 13:48 247阅读 0赞

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> 随着 C++ 11/14/17 标准的不断更新，C++ 语言得到了极大的完善和补充。元编程作为一种新兴的编程方式，受到了越来越多的广泛关注。结合已有文献和个人实践，对有关 C++ 元编程进行了系统的分析。首先介绍了 C++ 元编程中的相关概念和背景，然后利用科学的方法分析了元编程的 **演算规则**、**基本应用** 和实践过程中的 **主要难点**，最后提出了对 C++ 元编程发展的 **展望**。

##     ##

## 1. 引言 ##

### 1.1 什么是元编程 ###

**元编程** *(metaprogramming)* 通过操作 **程序实体** *(program entity)*，在 **编译时** *(compile time)* 计算出 **运行时** *(runtime)* 需要的常数、类型、代码的方法。

一般的编程是通过直接编写 **程序** *(program)*，通过编译器 **编译** *(compile)*，产生目标代码，并用于 **运行时** 执行。与普通的编程不同，元编程则是借助语言提供的 **模板** *(template)* 机制，通过编译器 **推导** *(deduce)*，在 **编译时** 生成程序。元编程经过编译器推导得到的程序，再进一步通过编译器编译，产生最终的目标代码。在使用 `if` 进行编译时测试中，用一个例子说明了两者的区别。

因此，元编程又被成为 **两级编程** *(two-level programming)*，**生成式编程** *(generative programming)* 或 **模板元编程** *(template metaprogramming)*。

### 1.2 元编程在 C++ 中的位置 ###

> C++ 语言 = C 语言的超集 + 抽象机制 + 标准库

C++ 的 **抽象机制** *(abstraction mechanisms)* 主要有两种：**面向对象编程** *(object-oriented programming)* 和 **模板编程** *(generic programming)*。

为了实现面向对象编程，C++ 提供了 **类** *(class)*，用 C++ 的已有 **类型** *(type)* 构造出新的类型。而在模板编程方面，C++ 提供了 **模板** *(template)*，以一种直观的方式表示 **通用概念** *(general concept)*。

模板编程的应用主要有两种：**泛型编程** *(generic programming)* 和 **元编程** *(meta-programming)*。前者注重于 **通用概念** 的抽象，设计通用的 **类型** 或 **算法** *(algorithm)*，不需要过于关心编译器如何生成具体的代码；而后者注重于设计模板推导时的 **选择** *(selection)* 和 **迭代** *(iteration)*，通过模板技巧设计程序。

### 1.3 C++ 元编程的历史 ###

1988 年，David R. Musser 和 Alexander A. Stepanov 提出了 **模板** ，并最早应用于 C++ 语言。Alexander A. Stepanov 等人在 Bjarne Stroustrup 的邀请下，参与了 **C++ 标准模板库** *(C++ Standard Template Library, C++ STL)* （属于 **C++ 标准库** 的一部分） 的设计。模板的设计初衷仅是用于泛型编程，对数据结构和算法进行 **抽象** *(abstraction)*。

而在现代 C++ 的时代，人们发现模板可以用于元编程。1994 年的 C++ 标准委员会会议上，Erwin Unruh 演示了一段利用编译器错误信息计算素数的代码。1995 年的 Todd Veldhuizen 在 C++ Report 上，首次提出了 C++ **模板元编程** 的概念，并指出了其在数值计算上的应用前景。随后，Andrei Alexandrescu 提出了除了数值计算之外的元编程应用，并设计了一个通用的 C++ 的模板元编程库 —— Loki。受限于 C++ 对模板本身的限制，Andrei Alexandrescu 等人又发明了 D 语言，把元编程提升为语言自身的一个特性。

元编程已被广泛的应用于现代 C++ 的程序设计中。由于元编程不同于一般的编程，在程序设计上更具有挑战性，所以受到了许多学者和工程师的广泛关注。

### 1.4 元编程的语言支持 ###

C++ 的元编程主要依赖于语言提供的模板机制。除了模板，现代 C++ 还允许使用 `constexpr` 函数进行常量计算。由于 `constexpr` 函数功能有限，所以目前的元编程程序主要基于模板。这一部分主要总结 C++ 模板机制相关的语言基础，包括 **狭义的模板** 和 **泛型 lambda 表达式**。

#### 1.4.1 狭义的模板 ####

目前最新的 C++ 将模板分成了 4 类：**类模板** *(class template)*，**函数模板** *(function template)*，**别名模板** *(alias template)* 和 **变量模板** *(variable template)*。前两者能产生新的类型，属于 **类型构造器** *(type constructor)*；而后两者仅是语言提供的简化记法，属于 **语法糖** *(syntactic sugar)*。

**类模板** 和 **函数模板** 分别用于定义具有相似功能的 **类** 和 **函数** *(function)*，是泛型中对 **类型** 和 **算法** 的抽象。在标准库中，**容器** *(container)* 和 **函数** 都是 **类模板** 和 **函数模板** 的应用。

**别名模板** 和 **变量模板** 分别在 C++ 11 和 C++ 14 引入，分别提供了具有模板特性的 **类型别名** *(type alias)* 和 **常量** *(constant)* 的简记方法。前者只能用于简记 已知类型，并不产生新的类型；后者则可以通过 函数模板返回值 等方法实现。尽管这两类模板不是必须的，但可以增加程序的可读性（复杂性）。例如，C++ 14 中的 **别名模板** `std::enable_if_t<T>` 等价于 `typename std::enable_if<T>::type`。

C++ 中的 **模板参数** *(template parameter / argument)* 可以分为三种：值参数，类型参数，模板参数。从 C++ 11 开始，C++ 支持了 **变长模板** *(variadic template)*：模板参数的个数可以不确定，变长参数折叠为一个 **参数包** *(parameter pack)* ，使用时通过编译时迭代，遍历各个参数（\[sec|变长模板的迭代\]）。标准库中的 **元组** *(tuple)* —— `std::tuple` 就是变长模板的一个应用（元组的 **类型参数** 是不定长的，可以用 `template<typename... Ts>` 匹配）。

尽管 模板参数 也可以当作一般的 类型参数 进行传递（模板也是一个类型），但之所以单独提出来，是因为它可以实现对传入模板的参数匹配。类型推导的例子（代码）使用 `std::tuple` 作为参数，然后通过匹配的方法，提取 `std::tuple` 内部的变长参数。

**特化** *(specialization)* 类似于函数的 **重载** *(overload)*，即给出 全部模板参数取值（完全特化）或 部分模板参数取值（部分特化）的模板实现。**实例化** *(instantiation)* 类似于函数的 **绑定** *(binding)*，是编译器根据参数的个数和类型，判断使用哪个重载的过程。由于函数和模板的重载具有相似性，所以他们的参数 **重载规则** *(overloading rule)* 也是相似的。

#### 1.4.2 泛型 lambda 表达式 ####

由于 C++ 不允许在函数内定义模板，有时候为了实现函数内的局部特殊功能，需要在函数外专门定义一个模板。一方面，这导致了代码结构松散，不易于维护；另一方面，使用模板时，需要传递特定的 **上下文** *(context)*，不易于复用。（类似于 C 语言里的回调机制，不能在函数内定义回调函数，需要通过参数传递上下文。）

为此，C++ 14 引入了 **泛型 lambda 表达式** *(generic lambda expression)* ：一方面，能像 C++ 11 引入的 lambda 表达式一样，在函数内构造 **闭包** *(closure)*，避免在 **函数外定义** **函数内使用** 的局部功能；另一方面，能实现 **函数模板** 的功能，允许传递任意类型的参数。

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##     ##

## 2. 元编程的基本演算 ##

C++ 的模板机制仅仅提供了 **纯函数** *(pure functional)* 的方法，即不支持变量，且所有的推导必须在编译时完成。但是 C++ 中提供的模板是 **图灵完备** *(turing complete)* 的，所以可以使用模板实现完整的元编程。

元编程的基本 **演算规则** *(calculus rule)* 有两种：**编译时测试** *(compile-time test)* 和 **编译时迭代** *(compile-time iteration)* ，分别实现了 **控制结构** *(control structure)* 中的 **选择** *(selection)* 和 **迭代** *(iteration)*。基于这两种基本的演算方法，可以完成更复杂的演算。

### 2.1 编译时测试 ###

**编译时测试** 相当于面向过程编程中的 **选择语句** *(selection statement)*，可以实现 `if-else` / `switch` 的选择逻辑。

在 C++ 17 之前，编译时测试是通过模板的 实例化 和 特化 实现的 —— 每次找到最特殊的模板进行匹配；而 C++ 17 提出了使用 `constexpr-if` 的编译时测试方法。

#### 2.1.1 测试表达式 ####

类似于 **静态断言** *(static assert)*，编译时测试的对象是 **常量表达式** *(constexpr)*，即编译时能得出结果的表达式。以不同的常量表达式作为参数，可以构造各种需要的模板重载。例如，代码演示了如何构造 **谓词** *(predicate)* `isZero<Val>`，编译时判断 `Val` 是不是 `0`。

template <unsigned Val> struct _isZero {
        constexpr static bool value = false;
    };
    template <> struct _isZero <0> {
        constexpr static bool value = true;
    };
    
    template <unsigned Val>
    constexpr bool isZero = _isZero<Val>::value;
    
    static_assert (!isZero<1>, "compile error");
    static_assert (isZero<0>, "compile error");

代码编译时测试表达式

#### 2.1.2 测试类型 ####

在元编程的很多应用场景中，需要对类型进行测试，即对不同的类型实现不同的功能。而常见的测试类型又分为两种：判断一个类型 **是否为特定的类型** 和 **是否满足某些条件**。前者可以通过对模板的 **特化** 直接实现；后者既能通过 **替换失败不是错误 SFINAE** *(Substitution Failure Is Not An Error)* 规则进行最优匹配，又能通过 **标签派发** *(tag dispatch)* 匹配可枚举的有限情况。

为了更好的支持 SFINAE，C++ 11 的 `<type_traits>` 除了提供类型检查的谓词模板 `is_*`/`has_*`，还提供了两个重要的辅助模板：

*  `std::enable_if` 将对条件的判断 **转化为常量表达式**，类似测试表达式实现重载的选择（但需要添加一个冗余的 函数参数/函数返回值/模板参数）；
 *  `std::void_t` 直接 **检查依赖** 的成员/函数是否存在，不存在则无法重载（可以用于构造谓词，再通过 `std::enable_if` 判断条件）。

**是否为特定的类型** 的判断，类似于代码，将 `unsigned Val` 改为 `typename Type`；并把传入的模板参数由 值参数 改为 类型参数，根据最优原则匹配重载。

**是否满足某些条件** 的判断，在代码中，展示了如何将 C 语言的基本类型数据，转换为 `std::string` 的函数 `ToString`。代码具体分为三个部分：

*  首先定义三个 **变量模板** ：
    
    `isNum`/`isStr`/`isBad`，分别对应了三个类型条件的谓词（使用了 中的 `std::is_arithmetic` 和 `std::is_same`）；
 *  然后根据 SFINAE 规则：
    
    使用 `std::enable_if` 重载函数 `ToString`，分别对应了数值、C 风格字符串和非法类型；
 *  在前两个重载中：
    
    分别调用 `std::to_string` 和 `std::string` 构造函数；在最后一个重载中，通过 **类型依赖** *(type-dependent)* 的 `false` 表达式（例如 `sizeof (T) == 0`）静态断言直接报错（根据 **两阶段名称查找** *(two-phase name lookup)*的规定，如果直接使用 `static_assert (false)` 断言，会在模板还没实例化的第一阶段无法通过编译）。

template <typename T>
    constexpr bool isNum = std::is_arithmetic<T>::value;
    
    template <typename T>
    constexpr bool isStr = std::is_same<T, const char *>::value;
    
    template <typename T>
    constexpr bool isBad = !isNum<T> && !isStr<T>;
    
    template <typename T>
    std::enable_if_t<isNum<T>, std::string> ToString (T num) {
        return std::to_string (num);
    }
    
    template <typename T>
    std::enable_if_t<isStr<T>, std::string> ToString (T str) {
        return std::string (str);
    }
    
    template <typename T>
    std::enable_if_t<isBad<T>, std::string> ToString (T bad) {
        static_assert (sizeof (T) == 0, "neither Num nor Str");
    }
    
    auto a = ToString (1);  // std::to_string (num);
    auto b = ToString (1.0);  // std::to_string (num);
    auto c = ToString ("0x0");  // std::string (str);
    auto d = ToString (std::string {});  // not compile :-(

代码编译时测试类型

#### 2.1.3 使用 if 进行编译时测试 ####

对于初次接触元编程的人，往往会使用 `if` 语句进行编译时测试。代码是代码 一个 **错误的写法**，很代表性的体现了元编程和普通编程的不同之处。

template <typename T>
    std::string ToString (T val) {
        if (isNum<T>) return std::to_string (val);
        else if (isStr<T>) return std::string (val);
        else static_assert (!isBad<T>, "neither Num nor Str");
    }

代码编译时测试类型的错误用法

代码中的错误在于：编译代码的函数 `ToString` 时，对于给定的类型 `T`，需要进行两次函数绑定 —— `val` 作为参数分别调用 `std::to_string (val)` 和 `std::string (val)`，再进行一次静态断言 —— 判断 `!isBad<T>` 是否为 `true`。这会导致：两次绑定中，有一次会失败。假设调用 `ToString ("str")`，在编译这段代码时，`std::string (const char *)` 可以正确的重载，但是 `std::to_string (const char *)` 并不能找到正确的重载，导致编译失败。

假设是脚本语言，这段代码是没有问题的：因为脚本语言没有编译的概念，所有函数的绑定都在 **运行时** 完成；而静态语言的函数绑定是在 **编译时** 完成的。为了使得代码的风格用于元编程，C++ 17 引入了 `constexpr-if`—— 只需要把以上代码中的 `if` 改为 `if constexpr` 就可以编译了。

`constexpr-if` 的引入让模板测试更加直观，提高了模板代码的可读性。代码展示了如何使用 `constexpr-if` 解决编译时选择的问题；而且最后的 **兜底** *(catch-all)* 语句，可以使用类型依赖的 `false` 表达式进行静态断言，不再需要 `isBad<T>` 谓词模板（也不能直接使用 `static_assert (false)` 断言）。

template <typename T>
    std::string ToString (T val) {
        if constexpr (isNum<T>) return std::to_string (val);
        else if constexpr (isStr<T>) return std::string (val);
        else static_assert (sizeof (T) == 0, "neither Num nor Str");
    }

代码编译时测试类型的正确用法

然而，`constexpr-if` 背后的思路早在 Visual Studio 2012 已出现了。其引入了 `__if_exists` 语句，用于编译时测试标识符是否存在。

### 2.2 编译时迭代 ###

**编译时迭代** 和面向过程编程中的 **循环语句** *(loop statement)* 类似：

用于实现与 `for`/ `while`/ `do`类似的循环逻辑。

在 C++ 17 之前，和普通的编程不同，元编程的演算规则是纯函数的，不能通过 变量迭代 实现编译时迭代，只能用 **递归** *(recursion)* 和 **特化** 的组合实现。一般思路是：提供两类重载 —— 一类接受 **任意参数**，内部 **递归** 调用自己；另一类是前者的 **模板特化** 或 **函数重载**，直接返回结果，相当于 **递归终止条件**。它们的重载条件可以是 表达式 或 类型。

而 C++ 17 提出了 **折叠表达式** *(fold expression)* 的语法，化简了迭代的写法。

#### 2.2.1 定长模板的迭代 ####

代码展示了如何使用 **编译时迭代** 实现编译时计算阶乘（N!）。函数 `_Factor` 有两个重载：一个是对任意非负整数的，一个是对 `0` 为参数的。前者利用递归产生结果，后者直接返回结果。当调用 `_Factor<2>` 时，编译器会展开为 `2 * _Factor<1>`，然后 `_Factor<1>` 再展开为 `1 * _Factor<0>`，最后 `_Factor<0>` 直接匹配到参数为 `0` 的重载。

template <unsigned N>
    constexpr unsigned _Factor () { return N * _Factor<N - 1> (); }
    
    template <>
    constexpr unsigned _Factor<0> () { return 1; }
    
    template <unsigned N>
    constexpr unsigned Factor = _Factor<N> ();
    
    static_assert (Factor<0> == 1, "compile error");
    static_assert (Factor<1> == 1, "compile error");
    static_assert (Factor<4> == 24, "compile error");

代码编译时迭代计算阶乘（N!）

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#### 2.2.2 变长模板的迭代 ####

为了遍历变长模板的每个参数，可以使用 **编译时迭代** 实现循环遍历。代码实现了对所有参数求和的功能。函数 `Sum` 有两个重载：一个是对没有函数参数的情况，一个是对函数参数个数至少为 `1` 的情况。和定长模板的迭代类似，这里也是通过 **递归** 调用实现参数遍历。

template <typename T>
    constexpr auto Sum () {
        return T (0);
    }
    
    template <typename T, typename... Ts>
    constexpr auto Sum (T arg, Ts... args) {
        return arg + Sum<T> (args...);
    }
    
    static_assert (Sum () == 0, "compile error");
    static_assert (Sum (1, 2.0, 3) == 6, "compile error");

代码编译时迭代计算和（Σ）

#### 2.2.3 使用折叠表达式化简编译时迭代 ####

在 C++ 11 引入变长模板时，就支持了在模板内直接展开参数包的语法；但该语法仅支持对参数包里的每个参数进行 **一元操作** *(unary operation)*；为了实现参数间的 **二元操作** *(binary operation)*，必须借助额外的模板实现（例如，代码 定义了两个 `Sum` 函数模板，其中一个展开参数包进行递归调用）。

而 C++ 17 引入了折叠表达式，允许直接遍历参数包里的各个参数，对其应用 **二元运算符** *(binary operator)* 进行 **左折叠** *(left fold)* 或 **右折叠** *(right fold)*。代码使用初始值为 `0` 的左折叠表达式，对代码进行改进。

template <typename... Ts>
    constexpr auto Sum (Ts... args) {
        return (0 + ... + args);
    }
    
    static_assert (Sum () == 0, "compile error");
    static_assert (Sum (1, 2.0, 3) == 6, "compile error");

代码编译时折叠表达式计算和（Σ）

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## 3. 元编程的基本应用 ##

利用元编程，可以很方便的设计出 **类型安全** *(type safe)*、**运行时高效** *(runtime effective)* 的程序。到现在，元编程已被广泛的应用于 C++ 的编程实践中。例如，Todd Veldhuizen 提出了使用元编程的方法构造 **表达式模板** *(expression template)*，使用表达式优化的方法，提升向量计算的运行速度；K. Czarnecki 和 U. Eisenecker 利用模板实现 Lisp 解释器。

尽管元编程的应用场景各不相同，但都是三类基本应用的组合：**数值计算** *(numeric computation)*、**类型推导** *(type deduction)* 和 **代码生成** *(code generation)*。例如，在 BOT Man 设计的 **对象关系映射** *(object-relation mapping, ORM)* 中，主要使用了 类型推导 和 代码生成 的功能。根据 **对象** *(object)* 在 C++ 中的类型，推导出对应数据库 **关系** *(relation)* 中元组各个字段的类型；将对 C++ 对象的操作，映射到对应的数据库语句上，并生成相应的代码。

### 3.1 数值计算 ###

作为元编程的最早的应用，数值计算可以用于 **编译时常数计算** 和 **优化运行时表达式计算**。

**编译时常数计算** 能让程序员使用程序设计语言，写编译时确定的常量；而不是直接写常数（**迷之数字** *(magic number)*）或 在运行时计算这些常数。例如，几个例子都是编译时对常数的计算。

最早的有关元编程 **优化表达式计算** 的思路是 Todd Veldhuizen 提出的。利用表达式模板，可以实现部分求值、惰性求值、表达式化简等特性。

### 3.2 类型推导 ###

除了基本的数值计算之外，还可以利用元编程进行任意类型之间的相互推导。例如，在 **领域特定语言** *(domain-specific language)* 和 C++ 语言原生结合时，类型推导可以实现将这些语言中的类型，转化为 C++ 的类型，并保证类型安全。

BOT Man 提出了一种能编译时进行 SQL 语言元组类型推导的方法。C++ 所有的数据类型都不能为 `NULL`；而 SQL 的字段是允许为 `NULL` 的，所以在 C++ 中使用 `std::optional` 容器存储可以为空的字段。通过 SQL 的 `outer-join` 拼接得到的元组的所有字段都可以为 `NULL`，所以 ORM 需要一种方法：把字段可能是 `std::optional<T>` 或 `T` 的元组，转化为全部字段都是 `std::optional<T>` 的新元组。

template <typename T> struct TypeToNullable {
        using type = std::optional<T>;
    };
    template <typename T> struct TypeToNullable <std::optional<T>> {
        using type = std::optional<T>;
    };
    
    template <typename... Args>
    auto TupleToNullable (const std::tuple<Args...> &) {
        return std::tuple<typename TypeToNullable<Args>::type...> {};
    }
    
    auto t1 = std::make_tuple (std::optional<int> {}, int {});
    auto t2 = TupleToNullable (t1);
    static_assert (!std::is_same<
                   std::tuple_element_t<0, decltype (t1)>,
                   std::tuple_element_t<1, decltype (t1)>
    >::value, "compile error");
    static_assert (std::is_same<
                   std::tuple_element_t<0, decltype (t2)>,
                   std::tuple_element_t<1, decltype (t2)>
    >::value, "compile error");

代码类型推导

代码展示了这个功能：

*  定义`TypeToNullable`并对 `std::optional` 进行特化，作用是将 `std::optional` 和 `T` 自动转换为 `std::optional`；
 *  定义 `TupleToNullable`，拆解元组中的所有类型，转化为参数包，再把参数包中所有类型分别传入 `TypeToNullable`，最后得到的结果重新组装为新的元组。

###     ###

### 3.3 代码生成 ###

和泛型编程一样，元编程也常常被用于代码的生成。但是和简单的泛型编程不同，元编程生成的代码往往是通过 **编译时测试** 和 **编译时迭代** 的演算推导出来的。例如，代码就是一个将 C 语言基本类型转化为 `std::string` 的代码的生成代码。

在实际项目中，我们往往需要将 C++ 数据结构，和实际业务逻辑相关的 **领域模型** *(domain model)* 相互转化。例如，将承载着领域模型的 JSON 字符串 **反序列化** *(deserialize)* 为 C++ 对象，再做进一步的业务逻辑处理，然后将处理后的 C++ 对象 **序列化** *(serialize)* 变为 JSON 字符串。而这些序列化/反序列化的代码，一般不需要手动编写，可以自动生成。

BOT Man 提出了一种基于 **编译时多态** *(compile-time polymorphism)* 的方法，定义领域模型的 **模式** *(schema)*，自动生成领域模型和 C++ 对象的序列化/反序列化的代码。这样，业务逻辑的处理者可以更专注于如何处理业务逻辑，而不需要关注如何做底层的数据结构转换。

##     ##

## 4. 元编程的主要难点 ##

由于 C++ 语言设计层面上没有专门考虑元编程的相关问题，所以实际元编程难度较大。元编程的难点主要有四类：复杂性、实例化错误、代码膨胀、调试模板。

### 4.1 复杂性 ###

由于元编程的语言层面上的限制较大，所以许多的元编程代码使用了很多的 **编译时测试** 和 **编译时迭代** 技巧，**可读性** *(readability)* 都比较差。另外，由于巧妙的设计出编译时能完成的演算也是很困难的，相较于一般的 C++ 程序，元编程的 **可写性** *(writability)* 也不是很好。

现代 C++ 也不断地增加语言的特性，致力于降低元编程的复杂性：

*  C++ 11 的 **别名模板**提供了对模板中的类型的简记方法；
 *  C++ 14 的 **变量模板**提供了对模板中常量的简记方法；
 *  C++ 17 的 **\`constexpr-if\`**提供了 **编译时测试** 的新写法；
 *  C++ 17 的 **折叠表达式**降低了 **编译时迭代** 的编写难度。

基于 C++ 14 的 **泛型 lambda 表达式**，元编程库 Boost.Hana 提出了 **不用模板就能元编程** 的理念，宣告从 **模板元编程** *(template metaprogramming)* 时代进入 **现代元编程** *(modern metaprogramming)* 时代。其核心思想是：只需要使用 C++ 14 的泛型 lambda 表达式和 C++ 11 的 `constexpr`/`decltype`，就可以快速实现元编程的基本演算了。

### 4.2 实例化错误 ###

模板的实例化 和 函数的绑定 不同：在编译前，前者对传入的参数是什么，没有太多的限制；而后者则根据函数的声明，确定了应该传入参数的类型。而对于模板实参内容的检查，则是在实例化的过程中完成的。所以，程序的设计者在编译前，很难发现实例化时可能产生的错误。

为了减少可能产生的错误，Bjarne Stroustrup 等人提出了在 **语言层面** 上，给模板上引入 **概念** *(concept)*。利用概念，可以对传入的参数加上 **限制** *(constraint)*，即只有满足特定限制的类型才能作为参数传入模板。例如，模板 `std::max` 限制接受支持运算符 `<` 的类型传入。但是由于各种原因，这个语言特性一直没有能正式加入 C++ 标准（可能在 C++ 20 中加入）。尽管如此，编译时仍可以通过 **编译时测试** 和 **静态断言** 等方法实现检查。

另外，编译时模板的实例化出错位置，在调用层数较深处时，编译器会提示每一层实例化的状态，这使得报错信息包含了很多的无用信息，很难让人较快的发现问题所在。BOT Man 提出了一种 **短路编译** *(short-circuit compiling)* 的方法，能让基于元编程的 **库** *(library)*，给用户提供更人性化的编译时报错。具体方法是，在 **实现** *(implementation)* 调用需要的操作之前，**接口** *(interface)* 先检查是传入的参数否有对应的操作；如果没有，就通过短路的方法，转到一个用于报错的接口，然后停止编译并使用 **静态断言** 提供报错信息。

### 4.3 代码膨胀 ###

由于模板会对所有不同模板实参都进行一次实例化，所以当参数的组合很多的时候，很可能会发生 **代码膨胀** *(code bloat)*，即产生体积巨大的代码。这些代码可以分为两种：**死代码** *(dead code)* 和 **有效代码** *(effective code)*。

在元编程中，很多时候只关心推导的结果，而不是过程。例如，代码中只关心最后的 `Factor<4> == 24`，而不需要中间过程中产生的临时模板。但是在 `N` 很大的时候，编译会产生很多临时模板。这些临时模板是 **死代码**，即不被执行的代码。所以，编译器会自动优化最终的代码生成，在 **链接时** *(link-time)* 移除这些无用代码，使得最终的目标代码不会包含它们。

另一种情况下，展开的代码都是 **有效代码**，即都是被执行的，但是又由于需要的参数的类型繁多，最后的代码体积仍然很大。编译器很难优化这些代码，所以程序员应该在 **设计时编码代码膨胀**。Bjarne Stroustrup 提出了一种消除 **冗余运算** *(redundant calculation)* 的方法，用于缩小模板实例体积。具体思路是，将不同参数实例化得到的模板的 **相同部分** 抽象为一个 **基类** *(base class)*，然后 “继承” 并 “重载” 每种参数情况的 **不同部分**，从而实现更多代码的共享。

例如，在 `std::vector` 的实现中，对 `T *` 和 `void *` 进行了特化；然后将所有的 `T *` 的实现 **继承** 到 `void *` 的实现上，并在公开的函数里通过强制类型转换，进行 `void *` 和 `T *` 的相互转换；最后这使得所有的指针的 `std::vector` 就可以共享同一份实现，从而避免了代码膨胀。

template <typename T> class vector;       // general
    template <typename T> class vector<T *>;  // partial spec
    template <> class vector<void *>;         // complete spec
    
    template <typename T>
    class vector<T *> : private vector<void *>
    {
        using Base = Vector<void∗>;
    public:
        T∗& operator[] (int i) {
            return reinterpret_cast<T∗&>(Base::operator[] (i));
        }
        ...
    }

代码特化 `std::vector` 避免代码膨胀

###     ###

### 4.4 调试模板 ###

元编程在运行时主要的难点在于：对模板代码的 **调试** *(debugging)*。如果需要调试的是一段通过很多次的 **编译时测试**和 **编译时迭代**展开的代码，即这段代码是各个模板的拼接生成的（而且展开的层数很多）；那么，调试时需要不断地在各个模板的 **实例** *(instance)* 间来回切换。这种情景下，调试人员很难把具体的问题定位到展开后的代码上。

所以，一些大型项目很少使用复杂的代码生成技巧，而是通过传统的代码生成器生成重复的代码，易于调试。例如 Chromium 的 **通用扩展接口** *(common extension api)* 通过定义 JSON/IDL 文件，通过代码生成器生成相关的 C++ 代码。

##     ##

## 5. 总结 ##

C++ 元编程的出现，是一个无心插柳的偶然 —— 人们发现 C++ 语言提供的模板抽象机制，能很好的被应用于元编程上。借助元编程，可以写出 **类型安全**、**运行时高效** 的代码。但是，过度的使用元编程，一方面会 **增加编译时间**，另一方面会 **降低程序的可读性**。不过，在 C++ 不断地演化中，新的语言特性被不断提出，为元编程提供更多的可能。

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