22 Python class 深入理解Python中的元类(metaclass)
来源:互联网 发布:网络监听工具被称为 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 12:30
深入理解Python中的元类(metaclass)
- 深入理解Python中的元类metaclass
- 类也是对象
- 动态创建类
- 什么是元类
- __metaclass__属性
- 自定义元类
- __metaclass__为什么要用类而不是函数
- 究竟为什么要使用元类
- 结语
本文基于深刻理解Python中的元类(metaclass) -伯乐在线 ,对其中的错误内容做了更正和补充。
类也是对象
在理解元类前,需要先掌握Python中的类。在大多数编程语言中,类就是一组描述如何生成对象的代码段。在Python中这一点仍然成立:
>>> class ObjectCreator(object): pass>>> my_object = ObjectCreator()>>> print my_object<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>
但是,Python中的类远不止如此。类也是一种对象(实例)。是的,没错,就是对象。只要使用关键字class,Python解释器在执行时就会创建一个类对象。
>> class ObjectCreator(object): pass
上述代码在内存中创建一个名为ObjectCreator的类对象。只不过这个对象(类)拥有创建对象(类实例)的能力,而这也是它是一个类的原因。但是,ObjectCreator本质上仍然是一个对象,可以对它做如下的操作:
1) 将它赋值给一个变量;
2) 拷贝它;
3) 增加属性;
4) 将它作为函数参数进行传递;
>>> print ObjectCreator #可以打印一个类,因为它也是一个对象<class '__main__.ObjectCreator'>>>> def fun(o): print o>>> fun(ObjectCreator) #可以将类做为参数传给函数<class '__main__.ObjectCreator'>>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')Fasle>>> ObjectCreator.new_attribute = 'new' #可以为类增加属性>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')True>>> print ObjectCreator.new_attributenew>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator #你可以将类赋值给一个变量>>> print ObjectCreatorMirror()<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
动态创建类
因为类也是对象,所以可以在运行时动态的创建它们,就像其他对象一样。可以在函数中创建类,使用class关键字即可。
>>> def Foo(name): if name == 'foo': class Foo(object): pass return Foo #返回类 else: class Bar(object): pass return Bar>>> MyClass = Foo('foo')>>> print MyClass #函数返回的是类,不是类的实例<class '__main__.Foo'>>>> print MyClass() #可以通过这个类创建类实例,也就是对象<__main__.Foo object at ...>
由于类也是对象,所以它们也是通过什么东西来生成的。还记得内建函数type吗?这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么,就像这样:
>>> print type(1)<type 'int'>>>> print type("1")<type 'str'>>>> print type(ObjectCreator)<type 'type'>>>> print type(ObjectCreator())<class '__main__.ObjectCreator'>
type还有一种完全不同的能力,它也能动态的创建类。type可以接受一个类的描述作为参数,然后返回一个类。(根据传入参数的不同,同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情,但这在Python中是为了保持向后兼容性.)
type可以像这样工作
type(class_name,class_parents,class_dict)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,类属性))
如下面的代码
>>> class Foo(object): pass
等价于
>>> Foo = type('Foo', (), {}) #返回一个类对象>>> print Foo<class '__main__.Foo'>>>> print Foo() #创建一个该类的实例<__main__.Foo object at 0x8997cec>
type 接受一个字典来为类定义类属性,因此
class Foo(object): bar = True
可以翻译为
Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用
>>> print Foo<class '__main__.Foo'>>>> print Foo.barTrue>>> f = Foo()>>> print f<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
当然,也可以继承这个类,如下代码
>>> class FooChild(Foo): pass
也可以写成
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})>>> print FooChild<class '__main__.FooChild'>>>> print FooChild.bar #bar属性是由Foo继承而来True
也可以为类增加方法
>>> 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>>> f = FooChild()>>> f.echo_bar()True
在Python中,类也是对象,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,这些是通过元类实现的。
什么是元类
元类就是用来创建类的“东西”。创建类是为了创建类的实例对象。但是我们已经知道了Python中的类也是对象。元类就是用来创建这些类(对象)的,元类就是类的类,简而言之,元类是用来创建和管理类对象的。可以这样理解:
MyClass = MetaClass()MyObject = MyClass()
type可以让你这样创建一个类
MyClass = type('MyClass', (), {})
**这是因为type是一个元类。**type就是Python在背后用来创建所有类的元类。
为什么type会全部采用小写形式而不是Type呢?好吧,我猜这是为了和str保持一致性,str是用来创建字符串对象的类,而int是用来创建整数对象的类。
type就是创建类对象的类。可以通过__class__
属性来看到这一点。Python中所有的东西,注意,是指所有的东西—都是对象。这包括整数、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的。
>>> age = 35>>> age.__class__<type 'int'>>>> name = 'bob'>>> name.__class__<type 'str'>>>> def foo(): pass>>>foo.__class__<type 'function'>>>> class Bar(object): pass>>> f = Foo()>>> f.__class__<class '__main__.Foo'>
那么对于任何一个__class__
的__class__
属性又是什么呢?
>>> age.__class__.__class__<type 'type'>>>> name.__class__.__class__<type 'type'>>>> foo.__class__.__class__<type 'type'>>>> f.__class__.__class__<type 'type'>
因此,元类就是用来创建类对象的。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,你也可以自定义元类。
__metaclass__
属性
可以在定义类的时候为其添加__metaclass__
属性。
class Foo(object): __metaclass__ = ...
如果你这么做了,Python就会用指定的元类来创建类。
小心点,这里面有些技巧。首先写下class Foo(object),但是类对象Foo还没有在内存中创建。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。
当你写如下代码时 :
class Foo(Bar): pass
Python做了如下的操作:
Foo中定义了__metaclass__
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。如果Python没有在Foo中找到__metaclass__
,它会继续在Bar(父类)中寻找__metaclass__
属性,并尝试做和前面相同的操作。如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__
,
- 如果是旧式类,继续在模块层次中寻找
__metaclass__
,并尝试做同样的操作。如果还是找不到__metaclass__
,Python就会用内置的type来创建这个类对象。 - 如果是新式类,Python就会用内置的type来创建这个类对象。
现在问题来了,你可以在__metaclass__
中放置些什么代码呢?答: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的东东都可以。
自定义元类
元类是用来创建和管理类对象的。
假设你想模块里所有的类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设定__metaclass__
。采用这种方法,只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就OK了。
__metaclass__
不一定是个类,函数也可以- -! 这里先以一个简单的函数作为例子开始。
#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-#元类会自动将传给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,所有不以__开头的属性都将被转为大写形式''' #选择所有不以'__'开头的属性,将它们转为大写形式 attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__')) class_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, class_attr)__metaclass__ = upper_attr # 这会作用到这个模块中的 旧式类 ,对新式类无效class Foo: #也可以在这里定义__metaclass__,这样就只会作用于这个类中,在旧式类中未找到__metaclass__,会到模块层次上去查找 bar = 'bip'print hasattr(Foo, 'bar') #Falseprint hasattr(Foo, 'BAR') #Trueprint Foo.BAR #bipclass Foo(object): __metaclass__ = upper_attr #新式类的__metaclass__必须写到类中,模块层次的__metaclass__不起作用 bar = 'bip'print hasattr(Foo, 'bar') #Falseprint hasattr(Foo, 'BAR') #Trueprint Foo.BAR #bip
这一次用一个真正的class来做元类。
请记住,’type’实际上是一个类,就像’str’和’int’一样,可以从type继承。
自定义元类时,通常会继承type,并重新实现__init__()
或__new__()
等方法。
__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该对象的方法,而__init__
基本等于构造函数,用来初始化对象的;
__new__
很少被用到,除非想控制对象的创建;
在这里,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__
,如果需要的话,也可以在__init__
中做些事情。
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('__')) new_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs) # 复用type.__new__方法 return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, new_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,这里的名字起的比较长。就像self一样,所有的参数都有它们的传统名称。因此,一个元类应该是这样的:
class UpperAttrMetaclass(type): def __new__(cls, name, bases, dct): attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__')) new_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs) return type.__new__(cls, name, bases, new_attr)
如果使用super方法的话,还可以使它变得更清晰一些。
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)class Foo(object): __metaclass__ = UpperAttrMetaClass a = 'a'print Foo.__dict__['A'] #'a'
再来个例子,定义一个元类,用来检查类对象中的方法是否定义了__doc__
class docmeta(type): '''检查方法是否定义了__doc__属性''' def __init__(self,classname,class_parents,class_dict): for key,value in class_dict.items(): #跳过特殊方法和私有方法 if key.startswith("__"):continue #跳过不可调用的方法 if not hasattr(value,"__call__"):continue #检查__doc__ if not getattr(value,'__doc__'): raise TypeError('%s must be have __doc__'%key) super(docmeta,self).__init__(classname,class_parents,class_dict)
未定义__doc__
class Foo1(object): __metaclass__ = docmeta def fun(self):pass'''TypeError: fun must be have __doc__'''
定义了__doc__
class Foo1(object): __metaclass__ = docmeta def fun(self): '''explain''' pass'''正确,没有异常'''
除此之外,关于元类没有别的可说的了。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,而是因为通常会使用元类去做一些晦涩的事,依赖于自省,控制继承等等。确实,用元类来搞些“黑魔法”是特别有用的,但是搞出的东西都很复杂。就元类本身而言,它们其实是很简单的:
1) 拦截类的创建;
2) 修改和检查类;
3) 返回修改之后的类;
__metaclass__
为什么要用类而不是函数?
由于__metaclass__
可以接受任何可调用的对象,那为何还要使用类呢?
1) 意图会更加清晰。当读到UpperAttrMetaclass(type)时,你知道接下来要发生什么;
2) 可以使用OOP编程。元类可以继承元类,改写父类的方法。元类甚至还可以使用元类;
3) 可以把代码组织的更好。当使用元类时,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,也会使代码更容易阅读;
4) 可以使用__new__, __init__以及__call__
这样的特殊方法。它们能处理不同的任务。就算可以把所有的东西都在__new__
里处理,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,小心使用!
究竟为什么要使用元类?
现在回到我们的大主题,为什么要去使用这种容易出错且难懂的特性?好吧,一般来说,你根本就用不上它。
“元类就是黑魔法,99%的用户根本不必为此操心。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。它允许像这样定义:
class Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) age = models.IntegerField()
但是如果像这样做的话:
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。
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,你不希望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:
1) Monkey patching
2) class decorators
当需要动态修改类时,最好使用上面的两种技术。当然了,大部分情况下不需要动态修改类。
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