Python高级编程——9.元类

元类(了解)

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：

1. 你可以将它赋值给一个变量

2. 你可以拷贝它

3. 你可以为它增加属性

4. 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

>>> def echo(o):

…       print o

…

>>> echo(ObjectCreator)                 # 你可以将类做为参数传给函数

>>> 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>

1. 将类赋值给一个变量

2. 可以拷贝它

3. 可以为它增加属性

4. 可以将它作为函数参数进行传递

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

>>> 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

>>> print type("1") #字符串的类型

>>> print type(ObjectCreator()) #实例对象的类型

>>> print type(ObjectCreator) #类的类型

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

.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

>>> 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

>>> 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]: 

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

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__

>>> name = 'bob'

>>> name.__class__

>>> def foo(): pass

>>>foo.__class__

>>> class Bar(object): pass

>>> b = Bar()

>>> b.__class__

现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？

>>> a.__class__.__class__

'type'>

>>> age.__class__.__class__

'type'>

>>> foo.__class__.__class__

'type'>

>>> b.__class__.__class__

'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：

1. 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)

2. 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。

3. 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。

4. 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：

1. 拦截类的创建

2. 修改类

3. 返回修改之后的类

9 .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