详解Python元类

什么是元类?

理解元类(metaclass)之前，我们先了解下Python中的OOP和类(Class)。

面向对象全称ObjectOrientedProgramming简称OOP，这种编程思想被大家所熟知。它是把对象作为一个程序的基本单元，把数据和功能封装在里面，能够实现很好的复用性，灵活性和扩展性。OOP中有2个基本概念：类和对象：

类是描述如何创建一个对象的代码段，用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合，它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法

对象是类的实例(Instance)。

我们举个例子：

In:classObjectCreator(object):

...:pass

...:

In:my_object=ObjectCreator()

In:my_object

Out:

而Python中的类并不是仅限于此：

In:print(ObjectCreator)

ObjectCreator竟然可以被print，所以它的类也是对象!既然类是对象，你就能动态地创建它们，就像创建任何对象那样。我在日常工作里面就会有这种动态创建类的需求，比如在mock数据的时候，现在有个函数func接收一个参数：

In:deffunc(instance):

...:print(instance.a,instance.b)

...:print(instance.method_a(10))

...:

正常使用起来传入的instance是符合需求的(有a、b属性和method_a方法)，但是当我想单独调试func的时候，需要「造」一个，假如不用元类，应该是这样写:

In:defgenerate_cls(a,b):

...:classFake(object):

...:defmethod_a(self,n):

...:returnn

...:Fake.a=a

...:Fake.b=b

...:returnFake

...:

In:ins=generate_cls(1,2)()

In:ins.a,ins.b,ins.method_a(10)

Out:(1,2,10)

你会发现这不算是「动态创建」的：

类名(Fake)不方便改变

要创建的类需要的属性和方法越多，就要对应的加码，不灵活。

我平时怎么做呢：

In:defmethod_a(self,n):

...:returnn

...:

In:ins=type('Fake',(),{'a':1,'b':2,'method_a':method_a})()

In:ins.a,ins.b,ins.method_a(10)

Out:(1,2,10)

到了这里，引出了type函数。本来它用来能让你了解一个对象的类型：

In:type(1)

Out:int

In:type('1')

Out:str

In:type(ObjectCreator)

Out:type

In:type(ObjectCreator())

Out:__main__.ObjectCreator

另外，type如上所说还可以动态地创建类：type可以把对于类的描述作为参数，并返回一个类。

MyClass=type('MyClass',(),{})

这种用法就是由于type实际上是一个元类，作为元类的type在Python中被用于在后台创建所有的类。在Python语言上有个说法「Everythingisanobject」。包括整数、字符串、函数和类...所有这些都是对象。所有这些都是由一个类创建的：

In:age=35

In:age.__class__

Out:int

In:name='bob'

In:name.__class__

Out:str

...

现在，任何__class__中的__class__是什么?

In:age.__class__.__class__

Out:type

In:name.__class__.__class__

Out:type

...

如果你愿意，你可以把type称为「类工厂」。type是Python中内建元类，当然，你也可以创建你自己的元类。

创建自己的元类

Python2创建类的时候，可以添加一个__metaclass__属性：

classFoo(object):

__metaclass__=something...

[...]

如果你这样做，Python会使用元类来创建Foo这个类。Python会在类定义中寻找__metaclass__。如果找到它，Python会用它来创建对象类Foo。如果没有找到它，Python将使用type来创建这个类。

在Python3中语法改变了一下：

classSimple1(object,metaclass=something...):

[...]

本质上是一样的。拿一个4年前写分享的元类例子(就是为了推荐你来阅读??我的PPT：《Python高级编程》(https://github.com/dongweiming/Expert-Python))吧：

classHelloMeta(type):

def__new__(cls,name,bases,attrs):

def__init__(cls,func):

cls.func=func

defhello(cls):

print'helloworld'

t=type.__new__(cls,name,bases,attrs)

t.__init__=__init__

t.hello=hello

returnt

classNew_Hello(object):

__metaclass__=HelloMeta

New_Hello初始化需要添加一个参数，并包含一个叫做hello的方法：

In:h=New_Hello(lambdax:x)

In:h.func(10),h.hello()

helloworld

Out:(10,None)

PS:这个例子只能运行于Python2。

在Python里__new__方法创建实例，__init__负责初始化一个实例。对于type也是一样的效果，只不过针对的是「类」，在上面的HelloMeta中只使用了__new__创建类，我们再感受一个使用__init__的元类：

In:classHelloMeta2(type):

...:def__init__(cls,name,bases,attrs):

...:super(HelloMeta2,cls).__init__(name,bases,attrs)

...:attrs_={}

...:fork,vinattrs.items():

...:ifnotk.startswith('__'):

...:attrs_[k]=v

...:setattr(cls,'_new_dict',attrs_)

...:

...:

别往下看。思考下这样创建出来的类有什么特殊的地方?

我揭晓一下(这次使用Python3语法)：

In:classNew_Hello2(metaclass=HelloMeta2):

...:a=1

...:b=True

In:New_Hello2._new_dict

Out:{'a':1,'b':True}

In:h2=New_Hello2()

In:h2._new_dict

Out:{'a':1,'b':True}

有点明白么?其实就是在创建类的时候把类的属性循环了一遍把不是__开头的属性最后存在了_new_dict上。

什么时候需要用元类?

日常的业务逻辑开发是不太需要使用到元类的，因为元类是用来拦截和修改类的创建的，用到的场景很少。我能想到最典型的场景就是ORM。ORM就是「对象关系映射」的意思，简单的理解就是把关系数据库的一张表映射成一个类，一行记录映射为一个对象。ORM框架中的Model只能动态定义，因为这个模式下这些关系只能是由使用者来定义，元类再配合描述符就可以实现ORM了。

以上内容为大家介绍了详解Python元类，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:开发教育。

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