python中的元类Metaclass

理解元类之前需要学习的知识

如果说让我们创建一个类，最先想到的肯定是用class创建，当我们使用class创建类的时候，python解释器自动创建这个对象，但是python同样也提供了手动处理的方法来创建类，这就是用python的自建函数type()。

我们所熟知的type()函数的作用是返回一个参数的类型，但是实际上，它也有一种完全不同的能力，即接受一个类的一些描述作为参数，然后返回一个类。

type()函数的语法是这样的:

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）)

举个例子：

class ReedSun(ShuaiGe):    shuai = True    def test(x):        return x+2# 就等价于type("ReedSun", (ShuaiGe,), {"shuai":True, "test":lambda x: x+2})# （属性和方法本质上都是方法）

在python中，类也是对象，当我们使用class关键词创建一个类的时候，Python解释器仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

元类是什么

元类是什么？元类实际上就是用来创建类的东西。为了帮助我们理解，我们可以这样想，我们创建类就是为了创建类的实例，同样的，我们创建元类就是为了创建类。元类就是类（实例）的类，就像下面这样

Metaclass() = classclass() = object  # object==>实例

理解了什么是元类，我们再来看一看type()函数。

其实type就是一个元类，type就是我们用来创建所有的类的元类。（如果我们要创建自己定义的元类的话，也要从type中继承）

元类的工作原理

我们来看一下下面这个例子

class ReedSunMetaclass(type):    passclass Foo(object， metaclass = ReedSunMetaclass):     passclass Bar(Foo):    pass

1. 首先，我们创建了一个元类ReedSunMetaclass（注意！按照默认习惯，元类的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个元类）。

2. 然后，我们又用元类ReedSunMetaclass创建了一个Foo类，（同时，Foo类的属性__metaclass__就变成了ReedSunMetaclass)。

3. 最后，我们创建了一个子类Bar继承自Foo。

我们来试着理解一下在python内部是怎么执行这几个步骤的：

• 对于父类Foo，Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性，如果找到了，Python就会用它来创建类Foo，如果没有找到，就会用内建的type来创建这个类。很显然，它找到了。

• 对于子类Bar, python会先在子类中寻找__metaclass__属性，如果找到了，Python就会用它来创建类Bar，如果没有找到，就再从父类中寻找，直到type。显然，它在父类中找到了。

我们可以看到使用元类的一个好处了，即他可以让子类隐式的继承一些东西。

自定义元类

元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。创建类我们需要定义__new__()函数，__new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法，是用来创建对象并返回之的方法。我们举个例子来说明定义自定义元类的方法。

__new__()方法接收到的参数依次是：
1. 当前准备创建的类的对象；
2. 类的名字；
3. 类继承的父类集合；
4. 类的方法集合。

class ReedSunMetaclass(type):    def __new__(cls, name, bases, attrs):        # 添加一个属性        attrs['哈哈哈'] = True        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

我们用一个实际例子来说明元类的用法

ORM就是一个典型的使用元类的例子。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。下面我就用这个ORM的例子来说明一下元类的用法。

#ORM:object relational mapping 对象-关系映射#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#ORM框架所有的类只能动态定义# 定义Field(定义域：元类遇到Field的方法或属性时即进行修改）class Field(object):    def __init__(self, name, column_type):  # column==>列类型        self.name = name        self.column_type = column_type    # 当用print打印输出的时候，python会调用他的str方法    # 在这里是输出<类的名字，实例的name参数(定义实例时输入)>    # 在ModelMetaclass中会用到    def __str__(self):        return "<%s:%s>" % (self.__class__.__name__, self. name)  # __class__获取对象的类，__name__取得类名# 进一步定义各种类型的Fieldclass StringField(Field):    def __init__(self, name):        # super(type[, object-or-type])  返回type的父类对象        # super().__init()的作用是调用父类的init函数        # varchar(100)和bigint都是sql中的一些数据类型        super(StringField, self).__init__(name, "varchar(100)")  class IntegerField(Field):    def __init__(self, name):        super(IntegerField, self).__init__(name, "bigint")# 编写ModelMetaclassclass ModelMetaclass(type):    # __new__方法接受的参数依次是：    # 1.当前准备创建的类的对象（cls）    # 2.类的名字（name）    # 3.类继承的父类集合(bases)    # 4.类的方法集合(attrs)    def __new__(cls, name, bases, attrs):        # 如果说新创建的类的名字是Model，那直接返回不做修改        if name == "Model":            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)        print("Found model:%s" % name)        mappings = dict()        for k, v in attrs.items():            if isinstance(v, Field):                print("Found mappings:%s ==> %s" % (k, v))  # 找到映射， 这里用到上面的__str__                mappings[k] = v            # 结合之前，即把之前在方法集合中的零散的映射删除，            # 把它们从方法集合中挑出，组成一个大方法__mappings__            # 把__mappings__添加到方法集合attrs中        for k in mappings.keys():                attrs.pop(k)        attrs["__mappings__"] = mappings        attrs["__table__"] = name # 添加表名，假设表名与类名一致        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)# 编写Model基类继承自dict中，这样可以使用一些dict的方法class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):    def __init__(self,  **kw):        # 调用父类，即dict的初始化方法        super(Model, self).__init__(**kw)    # 让获取key的值不仅仅可以d[k]，也可以d.k    def __getattr__(self, key):        try:            return self[key]        except KeyError:            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)    # 允许动态设置key的值，不仅仅可以d[k]，也可以d.k    def __setattr__(self, key, value):        self[key] = value    def save(self):        fields = []        params = []        args = []        # 在所有映射中迭代        for k, v in self.__mappings__.items():            fields.append(v.name)            params.append("?")            args.append(getattr(self, k, None))        sql = "insert into %s (%s) values (%s)" % (self.__table__, ",".join(fields), ",".join(params))        print("SQL: %s" % sql)        print("ARGS: %s" % str(args))# 这样一个简单的ORM就写完了# 下面实际操作一下，先定义个User类来对应数据库的表Userclass 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="ReedSun", email="[e-mail]", password="nicaicai")u.save()

参考资料

1. 使用元类-廖雪峰的官方网站
2. 深刻理解python中的元类