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Python中的元类

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元类(metaclass)
什么是元类:
  1. 元类是关于类的类,是类的模板。
  2. 元类是用来控制如何创建类的,正如类似创建对象的模板一样。
  3. 元类的实例为类,正如类的实例为对象。
更深层次的思考?
  1. 元类是如何控制类的创建的?
  2. 用户该如何定义自己的元类?
  3. 在哪些情况下需要使用到元类?
  4. 使用元类可以解决什么问题?
类也是对象
在大多数编程语言中,类是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在python中,类也是对象。只要你使用关键字class,python解释器在执行的时候就会创建一个对象(类对象,不是实例对象)。
>>> class ObjectCreator(object):
…     pass
>>> id(ObjectCreator)    #python解释器会在内存中创建使用class定义的类对象
10473472
>>> a = ObjectCreator()  #手动创建对象(实例对象)
>>> id(a)
140285278081936          #两者id值不一样
python解释器在内存中创建一个对象,名字就是ObjectCreator。这个对象(类)自身拥有创建对象(类实例)的能力,就是为什么它是一个类的原因。
类的本质是一个对象,可进行如下操作:
  1. 将它赋值给一个变量
  2. 拷贝它
  3. 为它增加属性
  4. 将它作为函数参数进行传递
>>> print ObjectCreator    #打印一个类,其显示结果证明它也是一个对象
<class ‘__main__.ObjectCreator’>
>>> def echo(o):
…    print o
>>> echo(ObjectCreator)      #将类做为参数传给函数
<class ‘__main__.ObjectCreator’>
>>> print hasattr(ObjectCreator, ‘new_attribute’)  #判断类是否有此属性
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = ‘foo’   #为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, ‘new_attribute’)
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator  #你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()          #实例化对象
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
动态的创建类(type)
类也是对象,可在运行时动态的创建它们。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 #返回的是类对象,不是类的实例对象
…    else:
…        class Bar(object):
…            pass
…        return Bar
>>> MyClass = choose_class(‘foo’)
>>> print MyClass              #函数返回的是类,不是类的实例
<class ‘__main__’.Foo>
>>> print MyClass()            #你可以通过这个类创建类实例,也就是具体实例对象
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>
由于类也是对象,所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。当你使用class关键字时,Python解释器自动创建这个类对象。但Python仍提供手动创建方法(内建函数type)。
>>> print type(1)
<type ‘int’>
>>> type(int)
<type ‘type’>
>>> print type(“1”)
<type ‘str’>
>>> type(str)
<type ‘type’>
>>> print type(ObjectCreator)   #类对象的元类是type
<type ‘type’>
>>> print type(ObjectCreator()) #类的实例是class对象
<class ‘__main__.ObjectCreator’>
type即可以判断基本内置数据类型,也能用来动态的创建类。
type创建类
type(类名,父类的元组(针对继承的情况,可以为空),包含属性的字典(名称和值))
>>> class MyShinyClass(object):
…    pass
等价于下列方式:
以下返回一个类,使用”MyShinyClass”作为类名,并且也可把它当做一个变量来作为类的引用。
>>> MyShinyClass = type(‘MyShinyClass’, (), {})
>>> print MyShinyClass
<class ‘__main__.MyShinyClass’>
>>> print MyShinyClass()   # 创建一个类的实例
<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>
type接受一个字典来为类定义属性:
>>> class Foo(object):
…    bar = True
可以翻译为:
>>> Foo = type(‘Foo’, (), {‘bar’:True})
可以将Foo当成一个普通的类一样使用:
>>> print Foo
<class ‘__main__.Foo’>
>>> print Foo.bar
True
>>> f = Foo()
>>> print f
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print f.bar
True
可以继承这个类:
>>> class FooChild(Foo):
…    pass
就可以写成:
>>> FooChild = type(‘FooChild’, (Foo,),{})
>>> print FooChild
<class ‘__main__.FooChild’>
>>> print FooChild.bar   # bar属性是由Foo继承而来
True
为类增加方法:
>>> 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
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。
什么是元类(类的类)
元类就是用来创建类的”东西”。创建类就是为了创建类的实例对象,元类就是用来创建这些类(类对象)的,元类就是类的类,你可以这样理解为:
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()
 你已经看到了type可以让你像这样做:
MyClass = type(‘MyClass’, (), {})
这是因为函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。
str 是用来创建字符串对象的类,
int 是用来创建整数对象的类。
type就是创建类对象的类。
你可以通过检查__class__属性来看到这一点。Python中整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象,而且它们都是从一个类创建而来。
>>> 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’>
现在,对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢?type是所有类的元类
>>> a.__class__.__class__
<type ‘type’>
>>> age.__class__.__class__
<type ‘type’>
>>> foo.__class__.__class__
<type ‘type’>
>>> b.__class__.__class__
<type ‘type’>
因此,元类就是创建类这种对象的东西。如果你喜欢的话,可以把元类称为“类工厂”(不要和工厂类搞混了) type就是Python的内建元类,当然了,你也可以创建自己的元类。
使用__metaclass__属性添加自己的元类
当你写如下代码时:
class Foo(Bar):
   __metaclass__ = something…
   pass
Python做了如下的操作:
  1. Foo中有__metaclass__这个属性吗?如果是,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,请紧跟我的思路)。
  2. 如果Foo中没有找到__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。
  3. 如果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。
  4. 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的都可以。
自定义元类(示例)
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)。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):
   ”’返回一个类对象,将属性都转为大写形式”’
    # 选择所有不以’__’开头的属性
   attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith(‘__’))
   # 将它们转为大写形式
   uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
    # 通过’type’来做类对象的创建
   return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
__metaclass__ = upper_attr  #如果需要在模板中使用,需要将内容写到一个.py的文件中。
class Foo(object):
   # 我们也可以只在这里定义__metaclass__,这样就只会作用于这个类中,测试成功
   __metaclass__ = upper_attr
   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之的方法
   # 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):
       attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith(‘__’))
       uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
       return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
但是,这种方式其实不是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):
      attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith(‘__’))
      uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
     # 复用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, name, bases, dct):
       attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith(‘__’)
       uppercase_attr  = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
       return type.__new__(cls, name, 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, name, bases, dct):
       attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith(‘__’))
       uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
       return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, name, 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:
  1. 拦截类的创建
  2. 修改类
  3. 返回修改之后的类
由于__metaclass__可以接受任何可调用的对象,为什么要用metaclass类而不是函数:
1)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。
2)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。
3)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。
4)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。
5)哇哦,这东西的名字是metaclass,肯定非善类,我要小心!
究竟为什么要使用元类?
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。
结语
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)
142630324
Python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:
2) class decorators
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
0

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