| rank | vote | view | answer | url |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 4734 | 636875 | 16 | url |
元类是什么?如何使用元类?
在理解元类之前,你需要掌握Python里的类.Python中类的概念借鉴于Smalltalk，这显得有些奇特.
在大多数语言中,类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在Python中这一点仍然成立：
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print(my_object)
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>但是在Python中类也是对象.
是的,对象.
每当你用到关键字class, Python就会执行它并且建立一个对象.例如:
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...上面代码在内存里创建了名叫"ObjectCreator"的对象.
这个对象(类)有生成对象(实例)的能力,这就是为什么叫做类.
它是个对象,所以:
- 你可以把它赋值给一个变量
- 你可以赋值它
- 你可以给它添加属性
- 你个以作为函数参数来传递它
e.g.:
>>> print(ObjectCreator) # 你可以打印一个类,因为它是一个对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
... print(o)
...
>>> echo(ObjectCreator) # 你可以把类作为参数传递
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
False
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # 可以给一个类添加属性
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
True
>>> print(ObjectCreator.new_attribute)
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 可以把类赋值给一个变量
>>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute)
foo
>>> print(ObjectCreatorMirror())
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。
首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可:
>>> def choose_class(name):
... if name == 'foo':
... class Foo(object):
... pass
... return Foo # 返回一个类不是一个实例
... else:
... class Bar(object):
... pass
... return Bar
...
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print(MyClass) # 返回一个类不是一个实例
<class '__main__.Foo'>
>>> print(MyClass()) # 你可以在类里创建一个对象
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>但这还不够动态,因为你仍然需要自己编写整个类的代码.
既然类是对象,那么肯定有什么东西来生成它.
当你使用关键字objects,Python自动的创建对象.像Python中大多数的东西一样,他也给你自己动手的机会.
记得函数type吗?这个古老好用的函数能让你知道对象的类型是什么:
>>> print(type(1))
<type 'int'>
>>> print(type("1"))
<type 'str'>
>>> print(type(ObjectCreator))
<type 'type'>
>>> print(type(ObjectCreator()))
<class '__main__.ObjectCreator'>这里, type 有一种完全不同的能力,它也能动态的创建类. type 可以接受一个类的描述作为参数,然后返回一个类.
(我知道，根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在Python中是为了保持向后兼容性)
type 这样工作:
type(类名,
父类名的元组 (针对继承情况,可以为空),
包含属性的字典(名称和值))e.g.:
>>> class MyShinyClass(object):
... pass可以手动创建:
>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # 返回类对象
>>> print(MyShinyClass)
<class '__main__.MyShinyClass'>
>>> print(MyShinyClass()) # 创建一个类的实例
<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>你会发现我们使用“MyShinyClass”作为类名，并且也可以把它当做一个变量来作为类的引用。类和变量是不同的，这里没有任何理由把事情弄的复杂。
type 可以接受一个字典来定义类的属性:
>>> class Foo(object):
... bar = True可以写成:
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})然后我们可以像用正常类来用它:
>>> print(Foo)
<class '__main__.Foo'>
>>> print(Foo.bar)
True
>>> f = Foo()
>>> print(f)
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print(f.bar)
True当然,你也可以继承它:
>>> class FooChild(Foo):
... pass这样:
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})
>>> print(FooChild)
<class '__main__.FooChild'>
>>> print(FooChild.bar) # bar从Foo继承
True要是在类中添加方法,你要做的就是把函数名写入字典就可以了,不懂可以看下面:
>>> def echo_bar(self):
... print(self.bar)
...
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
>>> hasattr(Foo, 'echo_bar')
False
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar')
True
>>> my_foo = FooChild()
>>> my_foo.echo_bar()
True你可以看到，在Python中，类也是对象，你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。
元类就是创建类的东西.
你是为了创建对象才定义类的,对吧?
但是我们已经知道了Python的类是对象.
这里,元类创建类.它们是类的类,你可以把它们想象成这样:
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()你已经看到了type可以让你像这样做：
MyClass = type('MyClass', (), {})这是因为type就是一个元类.type是Python中创建所有类的元类.
现在你可能纳闷为啥子type用小写而不写成Type?
我想是因为要跟str保持一致,str创建字符串对象,int创建整数对象.type正好创建类对象.
你可以通过检查__class__属性来看到这一点.
Python中所有的东西都是对象.包括整数,字符串,函数还有类.所有这些都是对象.所有这些也都是从类中创建的:
>>> age = 35
>>> age.__class__
<type 'int'>
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
<type 'str'>
>>> def foo(): pass
>>> foo.__class__
<type 'function'>
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
<class '__main__.Bar'>那么,__class__的__class__属性是什么?
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> name.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>所以,元类就是创建类对象的东西.
如果你愿意你也可以把它叫做'类工厂'.type是Python的内建元类,当然,你也可以创建你自己的元类.
当你创建一个函数的时候,你可以添加__metaclass__属性:
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
[...]如果你这么做了，Python就会用元类来创建类Foo.
小心点，这里面有些技巧.
你首先写下class Foo(object，但是类对象Foo还没有在内存中创建.
Python将会在类定义中寻找__metaclass__.如果找打了就用它来创建类对象Foo.如果没找到,就会默认用type创建类.
把下面这段话反复读几次。
当你写如下代码时 :
class Foo(Bar):
passPython将会这样运行:
在Foo中有没有___metaclass__属性?
如果有,Python会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类对象(我说的是类对象,跟紧我的思路).
如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在Bar（父类）中寻找__metaclass__属性，并尝试做和前面同样的操作.
如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。
如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。
现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？
答案就是：可以创建一个类的东西。
那么什么可以用来创建一个类呢？type，或者任何使用到type或者子类化type的东东都可以。
元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类.
通常，你会为API做这样的事情，你希望可以创建符合当前上下文的类.
假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__.
采用这种方法，这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建，我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。
幸运的是，__metaclass__实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类（我知道，某些名字里带有'class'的东西并不需要是一个class，画画图理解下，这很有帮助）。
所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
# 元类会自动将你通常传给'type'的参数作为自己的参数传入
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
"""
返回一个将属性列表变为大写字母的类对象
"""
# 选取所有不以'__'开头的属性,并把它们编程大写
uppercase_attr = {}
for name, val in future_class_attr.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
# 用'type'创建类
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
__metaclass__ = upper_attr # 将会影响整个模块
class Foo(): # global __metaclass__ won't work with "object" though
# 我们也可以只在这里定义__metaclass__，这样就只会作用于这个类中
bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar'))
# 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))
# 输出: True
f = Foo()
print(f.BAR)
# 输出: 'bip'现在让我们再做一次，这一次用一个真正的class来当做元类。
# 请记住，'type'实际上是一个类，就像'str'和'int'一样
# 所以，你可以从type继承
class UpperAttrMetaclass(type):
# __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
# __new__是用来创建对象并返回它的方法
# 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
# 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建
# 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__
# 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
# 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attr):
uppercase_attr = {}
for name, val in future_class_attr.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)但是这不是真正的面向对象(OOP).我们直接调用了type，而且我们没有改写父类的__new__方法。现在让我们这样去处理:
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attr):
uppercase_attr = {}
for name, val in future_class_attr.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
# 重用 type.__new__ 方法
# 这就是基本的OOP编程，没什么魔法
return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, uppercase_attr)你可能已经注意到了有个额外的参数upperattr_metaclass，这并没有什么特别的。类方法的第一个参数总是表示当前的实例，就像在普通的类方法中的self参数一样。
当然了，为了清晰起见，这里的名字我起的比较长。但是就像self一样，所有的参数都有它们的传统名称。因此，在真实的产品代码中一个元类应该是像这样的：
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, dct):
uppercase_attr = {}
for name, val in dct.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
return type.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)如果使用super方法的话，我们还可以使它变得更清晰一些，这会缓解继承（是的，你可以拥有元类，从元类继承，从type继承）
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, dct):
uppercase_attr = {}
for name, val in dct.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的了。
使用到元类的代码比较复杂，这背后的原因倒并不是因为元类本身，而是因为你通常会使用元类去做一些晦涩的事情，依赖于自省，控制继承等等。
确实，用元类来搞些“黑暗魔法”是特别有用的，因而会搞出些复杂的东西来。但就元类本身而言，它们其实是很简单的：
- 拦截类的创建
- 修改一个类
- 返回修改之后的类
由于__metaclass__可以接受任何可调用的对象，那为何还要使用类呢，因为很显然使用类会更加复杂啊？
这里有好几个原因：
- 意图会更加清晰。当你读到
UpperAttrMetaclass(type)时，你知道接下来要发生什么。 - 你可以使用OOP编程。元类可以从元类中继承而来，改写父类的方法。元类甚至还可以使用元类。
- 你可以把代码组织的更好。当你使用元类的时候肯定不会是像我上面举的这种简单场景，通常都是针对比较复杂的问题。将多个方法归总到一个类中会很有帮助，也会使得代码更容易阅读。
- 你可以使用
__new__,__init__以及__call__这样的特殊方法。它们能帮你处理不同的任务。就算通常你可以把所有的东西都在__new__里处理掉，有些人还是觉得用__init__更舒服些。 - 哇哦，这东西的名字是metaclass，肯定非善类，我要小心！
现在回到我们的大主题上来，究竟是为什么你会去使用这样一种容易出错且晦涩的特性？
好吧，一般来说，你根本就用不上它：
“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。” —— Python界的领袖 Tim Peters
元类的主要用途是创建API。一个典型的例子是Django ORM。
它允许你像这样定义：
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()但是如果你像这样做的话：
guy = Person(name='bob', age='35')
print(guy.age)这并不会返回一个IntegerField对象，而是会返回一个int，甚至可以直接从数据库中取出数据。
这是有可能的，因为models.Model定义了__metaclass__， 并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂hook。
Django框架将这些看起来很复杂的东西通过暴露出一个简单的使用元类的API将其化简，通过这个API重新创建代码，在背后完成真正的工作。
首先，你知道了类其实是能够创建出类实例的对象。
好吧，事实上，类本身也是实例，当然，它们是元类的实例。
>>> class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
142630324Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例.
除了type.type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。
其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。你可以通过其他两种技术来修改类：
- monkey patching
- 装饰器
当你需要动态修改类时，99%的时间里你最好使用上面这两种技术。当然了，其实在99%的时间里你根本就不需要动态修改类 :D