在Python中使用元类的教程

站长资源 2024/11/24 佚名

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type()

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。

比方说我们要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：

class Hello(object):
  def hello(self, name='world'):
    print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象，测试如下：

> from hello import Hello
> h = Hello()
> h.hello()
Hello, world.
> print(type(Hello))
<type 'type'>
> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。

我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义：

> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
...   print('Hello, %s.' % name)
...
> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
> h = Hello()
> h.hello()
Hello, world.
> print(type(Hello))
<type 'type'>
> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

class的名称；
继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

正常情况下，我们都用class Xxx...来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。
metaclass

除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。

我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：

定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：

# metaclass是创建类，所以必须从`type`类型派生：
class ListMetaclass(type):
  def __new__(cls, name, bases, attrs):
    attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
    return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

 
class MyList(list):
  __metaclass__ = ListMetaclass # 指示使用ListMetaclass来定制类

当我们写下__metaclass__ = ListMetaclass语句时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是：

当前准备创建的类的对象；
类的名字；
类继承的父类集合；
类的方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

> L = MyList()
> L.add(1)
> L
[1]

而普通的list没有add()方法：

> l = list()
> l.add(1)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。

但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：

class User(Model):
  # 定义类的属性到列的映射：
  id = IntegerField('id')
  name = StringField('username')
  email = StringField('email')
  password = StringField('password')

 
# 创建一个实例：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()

其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。

首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：

class Field(object):
  def __init__(self, name, column_type):
    self.name = name
    self.column_type = column_type
  def __str__(self):
    return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：

class StringField(Field):
  def __init__(self, name):
    super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')

class IntegerField(Field):
  def __init__(self, name):
    super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：

class ModelMetaclass(type):
  def __new__(cls, name, bases, attrs):
    if name=='Model':
      return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
    mappings = dict()
    for k, v in attrs.iteritems():
      if isinstance(v, Field):
        print('Found mapping: %s==>%s' % (k, v))
        mappings[k] = v
    for k in mappings.iterkeys():
      attrs.pop(k)
    attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
    attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
    return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

以及基类Model：

class Model(dict):
  __metaclass__ = ModelMetaclass

  def __init__(self, **kw):
    super(Model, self).__init__(**kw)

  def __getattr__(self, key):
    try:
      return self[key]
    except KeyError:
      raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)

  def __setattr__(self, key, value):
    self[key] = value

  def save(self):
    fields = []
    params = []
    args = []
    for k, v in self.__mappings__.iteritems():
      fields.append(v.name)
      params.append('"htmlcode">

u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()




输出如下：


Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,uid) values ("htmlcode">

class Student(object):
  name = 'Student'




实例属性必须通过实例来绑定，比如self.name = 'xxx'。来测试一下：


> # 创建实例s：
> s = Student()
> # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性：
> print(s.name)
Student
> # 这和调用Student.name是一样的：
> print(Student.name)
Student
> # 给实例绑定name属性：
> s.name = 'Michael'
> # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性：
> print(s.name)
Michael
> # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问：
> print(Student.name)
Student
> # 如果删除实例的name属性：
> del s.name
> # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了：
> print(s.name)
Student




因此，在编写程序的时候，千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字。
在我们编写的ORM中，ModelMetaclass会删除掉User类的所有类属性，目的就是避免造成混淆。

Python

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