python中元类

元类1. 类也是对象在大多数编程语言中,类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。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中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的,没错,就是对象。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。下面的代码段:>>> class ObjectCreator(object): … pass … 将在内存中创建一个对象,名字就是ObjectCreator。这个对象(类对象ObjectCreator)拥有创建对象(实例对象)的能力。但是,它的本质仍然是一个对象,于是乎你可以对它做如下的操作:
  • 你可以将它赋值给一个变量
  • 你可以拷贝它
  • 你可以为它增加属性
  • 你可以将它作为函数参数进行传递
  • 下面是示例: >>> print ObjectCreator # 你可以打印一个类,因为它其实也是一个对象 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> def echo(o): … print o … >>> echo(ObjectCreator) # 你可以将类做为参数传给函数 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute') Fasle >>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # 你可以为类增加属性 >>> 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() <__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c> 2. 动态地创建类因为类也是对象,你可以在运行时动态的创建它们,就像其他任何对象一样。首先,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,不是类的实例 … 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,也就是对象 <__main__.Foo object at 0x89c6d4c> 但这还不够动态,因为你仍然需要自己编写整个类的代码。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对象。但就和Python中的大多数事情一样,Python仍然提供给你手动处理的方法。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) #数值的类型 <type 'int'> >>> print type("1") #字符串的类型 <type 'str'> >>> print type(ObjectCreator()) #实例对象的类型 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> print type(ObjectCreator) #类的类型 <type 'type'> 仔细观察上面的运行结果,发现使用type对ObjectCreator查看类型是,答案为type, 是不是有些惊讶。。。看下面3. 使用type创建类type还有一种完全不同的功能,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。(要知道,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(类名, 由父类名称组成的元组(针对继承的情况,可以为空),包含属性的字典(名称和值))比如下面的代码:In [2]: class Test: #定义了一个Test类 ...: pass ...: In [3]: Test() #创建了一个Test类的实例对象 Out[3]: <__main__.Test at 0x10d3f8438> 可以手动像这样创建:Test2 = type("Test2",(),{}) #定了一个Test2类 In [5]: Test2() #创建了一个Test2类的实例对象 Out[5]: <__main__.Test2 at 0x10d406b38> 我们使用"Test2"作为类名,并且也可以把它当做一个变量来作为类的引用。类和变量是不同的,这里没有任何理由把事情弄的复杂。即type函数中第1个实参,也可以叫做其他的名字,这个名字表示类的名字In [23]: MyDogClass = type('MyDog', (), {}) In [24]: print MyDogClass <class '__main__.MyDog'> 使用help来测试这2个类 In [10]: help(Test) #用help查看Test类 Help on class Test in module __main__: class Test(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables (if defined) | | __weakref__ | list of weak references to the object (if defined) In [8]: help(Test2) #用help查看Test2类 Help on class Test2 in module __main__: class Test2(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables (if defined) | | __weakref__ | list of weak references to the object (if defined) 4. 使用type创建带有属性的类type 接受一个字典来为类定义属性,因此>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True}) 可以翻译为:>>> class Foo(object): … 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.bar True >>> f = Foo() >>> print f <__main__.Foo object at 0x8a9b84c> >>> print f.bar True 当然,你可以向这个类继承,所以,如下的代码:>>> 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 注意:
  • type的第2个参数,元组中是父类的名字,而不是字符串
  • 添加的属性是类属性,并不是实例属性
  • 5. 使用type创建带有方法的类最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。添加实例方法In [46]: def echo_bar(self): #定义了一个普通的函数 ...: print(self.bar) ...: In [47]: FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar}) #让FooChild类中的echo_bar属性,指向了上面定义的函数 In [48]: hasattr(Foo, 'echo_bar') #判断Foo类中,是否有echo_bar这个属性 Out[48]: False In [49]: In [49]: hasattr(FooChild, 'echo_bar') #判断FooChild类中,是否有echo_bar这个属性 Out[49]: True In [50]: my_foo = FooChild() In [51]: my_foo.echo_bar() True 添加静态方法In [36]: @staticmethod ...: def testStatic(): ...: print("static method ....") ...: In [37]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar, "testStatic": ...: testStatic}) In [38]: fooclid = Foochild() In [39]: fooclid.testStatic Out[39]: <function __main__.testStatic> In [40]: fooclid.testStatic() static method .... In [41]: fooclid.echo_bar() True 添加类方法In [42]: @classmethod ...: def testClass(cls): ...: print(cls.bar) ...: In [43]: In [43]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar, "testStatic": ...: testStatic, "testClass":testClass}) In [44]: In [44]: fooclid = Foochild() In [45]: fooclid.testClass() True 你可以看到,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。6. 到底什么是元类(终于到主题了)元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象,不是吗?但是我们已经学习到了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,你可以这样理解为:MyClass = MetaClass() #使用元类创建出一个对象,这个对象称为“类” MyObject = MyClass() #使用“类”来创建出实例对象 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。现在你想知道那为什么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。你可以通过检查__class__属性来看到这一点。Python中所有的东西,注意,我是指所有的东西——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,这个类就是type。>>> 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?>>> 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。type就是Python的内建元类,当然了,你也可以创建自己的元类。7. __metaclass__属性你可以在定义一个类的时候为其添加__metaclass__属性。class Foo(object): __metaclass__ = something… ...省略... 如果你这么做了,Python就会用元类来创建类Foo。小心点,这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object),但是类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。把下面这段话反复读几次。当你写如下代码时 :class Foo(Bar): pass Python做了如下的操作:
  • Foo中有__metaclass__这个属性吗?如果是,Python会通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类(对象)
  • 如果Python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。
  • 如果Python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。
  • 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的东东都可以。8. 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。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。假想一个很傻的例子,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。所以,我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。python2中#-*- coding:utf-8 -*- def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): #遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写 newAttr = {} for name,value in future_class_attr.items(): if not name.startswith("__"): newAttr[name.upper()] = value #调用type来创建一个类 return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr) class Foo(object): __metaclass__ = upper_attr #设置Foo类的元类为upper_attr bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) print(hasattr(Foo, 'BAR')) f = Foo() print(f.BAR) python3中#-*- coding:utf-8 -*- def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): #遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写 newAttr = {} for name,value in future_class_attr.items(): if not name.startswith("__"): newAttr[name.upper()] = value #调用type来创建一个类 return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr) class Foo(object, metaclass=upper_attr): bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) print(hasattr(Foo, 'BAR')) f = Foo() print(f.BAR) 现在让我们再做一次,这一次用一个真正的class来当做元类。#coding=utf-8 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__(cls, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): #遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写 newAttr = {} for name,value in future_class_attr.items(): if not name.startswith("__"): newAttr[name.upper()] = value # 方法1:通过'type'来做类对象的创建 # return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr) # 方法2:复用type.__new__方法 # 这就是基本的OOP编程,没什么魔法 # return type.__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr) # 方法3:使用super方法 return super(UpperAttrMetaClass, cls).__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr) #python2的用法 class Foo(object): __metaclass__ = UpperAttrMetaClass bar = 'bip' # python3的用法 # class Foo(object, metaclass = UpperAttrMetaClass): # bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) # 输出: False print(hasattr(Foo, 'BAR')) # 输出:True f = Foo() print(f.BAR) # 输出:'bip' 就是这样,除此之外,关于元类真的没有别的可说的了。但就元类本身而言,它们其实是很简单的:
  • 拦截类的创建
  • 修改类
  • 返回修改之后的类
  • 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

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