摘要:如果还是没有找到,就会使用父类中的元类来创建类。元类通常用于处理比较复杂的情况。这是因为使用了元类,它会将中定义的字段转换成数据库中的字段。中所有数据类型都是对象,它们要么是类的实例要么是元类的实例。
类即对象原文地址:what is metaclass in Python?
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在理解元类之前,需要先掌握Python中的类,Python中类的概念与SmallTalk中类的概念相似。
在大多数语言中,类是用来描述如何创建对象的代码段,这在Python中也是成立的:
>>> class ObjectCreator(object): ... pass ... >>> my_object = ObjectCreator() >>> print(my_object) <__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>
Python中,类其实也是对象。当我们使用关键字class的时候,Python会执行这段代码,然后生成一个对象。下面的代码在内存中创建一个对象ObjectCreator:
>>> class ObjectCreator(object): ... pass ...
当一个对象具有创建对象的能力时,就称该对象为类。
所以类本质上还是一个对象,因此它具有以下属性:
可以将它赋值给其它变量
可以对它进行复制
可以给它添加属性
可以将它传递给函数作为参数
例如:
>>> print(ObjectCreator) # you can print a class because it"s an object动态创建类>>> def echo(o): ... print(o) ... >>> echo(ObjectCreator) # you can pass a class as a parameter >>> print(hasattr(ObjectCreator, "new_attribute")) False >>> ObjectCreator.new_attribute = "foo" # you can add attributes to a class >>> print(hasattr(ObjectCreator, "new_attribute")) True >>> print(ObjectCreator.new_attribute) foo >>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # you can assign a class to a variable >>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute) foo >>> print(ObjectCreatorMirror()) <__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
既然类就是对象,那我们就可以像创建其他对象一样动态创建类。
首先,在函数中使用class创建一个类:
>>> def choose_class(name): ... if name == "foo": ... class Foo(object): ... pass ... return Foo # return the class, not an instance ... else: ... class Bar(object): ... pass ... return Bar ... >>> MyClass = choose_class("foo") >>> print(MyClass) # the function returns a class, not an instance>>> print(MyClass()) # you can create an object from this class <__main__.Foo object at 0x89c6d4c>
但是上面的例子也称不上是完全动态的创建类,因为我们还需要在其中编写整个类的代码。
既然类就是对象,那么它们肯定是通过某个东西来创建的。当使用class关键字的时候,Python会自动创建类,Python也提供了方法让我们手动来创建类。
还记得type()函数吗?这个函数可以获取对象的类型。
>>> print(type(1))>>> print(type("1")) >>> print(type(ObjectCreator)) >>> print(type(ObjectCreator()))
type还有另外一个功能,那就是创建类。type使用类的相关描述作为参数,然后返回一个类。
type创建类的语法如下:
type(类名,基类元组(可以为空,用于继承), 包含属性或函数的字典)
例如:
>>> class MyShinyClass(object): ... pass
上面的类可以使用下面的方法手动创建:
>>> MyShinyClass = type("MyShinyClass", (), {}) # returns a class object >>> print(MyShinyClass)>>> print(MyShinyClass()) # create an instance with the class <__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>
type也接收一个字典参数来定义类中的属性:
>>> class Foo(object): ... bar = True
等价于
>>> Foo = type("Foo", (), {"bar":True})
通过type创建的类使用方式跟普通类一样:
>>> print(Foo)>>> print(Foo.bar) True >>> f = Foo() >>> print(f) <__main__.Foo object at 0x8a9b84c> >>> print(f.bar) True
当然也可以继承:
>>> class FooChild(Foo): ... pass
等价于:
>>> FooChild = type("FooChild", (Foo,), {}) >>> print(FooChild)>>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from Foo True
最后,我们可能还想给类添加方法,可以先定义一个函数,然后将它以属性的方式赋予给类。
>>> 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
而且,我们还可以在动态创建类之后,给类添加更多的方法和属性:
>>> def echo_bar_more(self): ... print("yet another method") ... >>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more >>> hasattr(FooChild, "echo_bar_more") True什么是元类?
通常,我们定义类来创建对象,但是现在我们知道类也是对象。那么是通过什么来创建类呢?答案就是元类。你可以想象关系如下:
MyClass = MetaClass() MyObject = MyClass()
你已经知道使用type可以创建类:
MyClass = type("MyClass", (), {})
那是因为type函数实际上就是一个元类,Python使用type作为元类来创建所有的类。
通过检查class属性,我们可以知道,其实Python中任何数据类型都是对象,包括整型、字符串、函数以及类,它们都是对象。它们都是从类中创建的。
>>> age = 35 >>> age.__class__>>> name = "bob" >>> name.__class__ >>> def foo(): pass >>> foo.__class__ >>> class Bar(object): pass >>> b = Bar() >>> b.__class__
那么__class__的__class__是什么呢?
>>> age.__class__.__class__>>> name.__class__.__class__ >>> foo.__class__.__class__ >>> b.__class__.__class__
所以类其实就是通过元类来创建的,你可以将元类称之为类工厂。
type是内置的元类,Python默认使用它来创建类。当然,我们也可以定义属于我们自己的元类。
当我们创建类的时候,可以给它添加metaclass属性:
class Foo(object): __metaclass__ = something... [...]
如果我们定义了metaclass属性,Python就会使用这个元类来创建类Foo。
注意,编译器首先读取class Foo(object),这时并不会在内存中创建Foo类。Python会继续查找类定义中的__meatclass__,如果找到了,就使用它来创建类Foo,如果没有找到,就使用type来创建类。
所以对于以下代码:
class Foo(Bar): pass
Python工作流程如下:
首先检查Foo中是否具有属性__metaclass__?
如果找到,就使用__metaclass__定义的元类在内存中创建一个类对象。
如果在类定义中没有找到这个属性,就在模块级别中进行查找。
如果还是没有找到,就会使用父类Bar中的元类来创建类。
注意:类中的__metaclass__属性不会被子类继承,但是父类中的__class__会被继承。
自定义元类元类的主要作用是在创建类的时候自动改变类。
例如,想要实现模块中所有的类属性都是大写格式。可以定义模块级别的__metaclass__来实现。
这样模块中所有的类都是通过这个元类来创建的。
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): """ 返回一个类,该类的所有属性名的都为大写 """ # 将不是__开头的属性名转为大写字母 uppercase_attr = {} for name, val in future_class_attr.items(): if not name.startswith("__"): uppercase_attr[name.upper()] = val else: uppercase_attr[name] = val # 使用type创建类 return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr) __metaclass__ = upper_attr # 定义模块级别的元类,这样模块中所有类都会使用该元类创建 class Foo(): # 注意,新式类不支持模块级别的元类,但是可以在类中定义__metaclass__ bar = "bip" print(hasattr(Foo, "bar")) # 输出: False print(hasattr(Foo, "BAR")) # 输出: True f = Foo() print(f.BAR) # Out: "bip"
也可以将metaclass定义为一个真正的类:
# 记住type还是一个类,所以可以继承它 class UpperAttrMetaclass(type): # __new__ 会在__init__之前调用,它会创建并返回一个实例 # 而__init__仅用于初始化,进行一些参数的配置 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)
但是上面的做法并不符合OOP的思想,因为它直接调用了type方法,实际上可以调用type的__new__方法。
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 # 调用type.__new__方法 return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
你可能注意到参数upperattr_metaclass, 它代表要实例化的类。当然,我这里取这么个复杂的名字主要是为了明确它的含义。但是,就像self参数一样,所有参数都有其习惯性命名。所以生产环境下的metaclass定义如下:
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)
更好的方式是使用super方法,以便减轻这种继承关系。
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)
元类实际上做了以下三方面的工作:
干涉创建类的过程
修改类
返回修改之后的类
为什么使用类而不是函数来定义元类?理由如下:
目的更明确,当你阅读UpperAttrMetaclass(type)的时候,你知道它用来做什么。
可以使用面向对象编程,元类可以继承自其它元类,还可以覆盖父类方法。
可以更好的组织代码结构。元类通常用于处理比较复杂的情况。
可以为__new__、__init__和__call__编写钩子,为后续开发者提供便利。
为什么使用元类?现在,终极问题来了,为什么要使用元类这种模糊且容易出错的功能?
一般情况下,我们并不会使用元类,99%的开发者并不会用到元类,所以一般不用考虑这个问题。
元类主用用于创建API,一个典型的例子就是Django的ORM。
它让我们可以这样定义一个类:
class Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) age = models.IntegerField()
运行下面的代码:
guy = Person(name="bob", age="35") print(guy.age)
返回的结果是int类型而不是IntegerField对象。这是因为models.Model使用了元类,它会将Python中定义的字段转换成数据库中的字段。
通过使用元类,Django将复杂的接口转换成简单的接口。
首先,我们知道了类其实就是可以创建实例的对象。而类又是通过元类来创建的。
>>> class Foo(object): pass >>> id(Foo) 142630324
Python中所有数据类型都是对象,它们要么是类的实例要么是元类的实例。
除了type,它实际上是自身的元类。这一点没法在Python中重现,因为它是在编译阶段实现的。
其次, 元类都是复杂的,对于一般的类是用不着的。可以使用以下两种技巧修改类:
monkey patch
类修饰器
当你需要修改类的时候,99%的情况下可以使用元类。但是99%的情况下,你根本不需要修改一个类。
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