类作为对象
在理解元类之前，您需要掌握 Python 的类。Python 从 Smalltalk 语言中借用了一个非常特殊的类概念。
在大多数语言中，类只是描述如何产生对象的代码段。在 Python 中也是如此：
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print(my_object)
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>
但是Python的类更甚。在Python中，Python的类也是对象。
对的，也是对象。
一旦使用关键字class，Python 就会执行它并创建一个对象。示例代码：
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
如上代码在内存中创建一个名称为 “ObjectCreator” 的对象。
这个对象（类）本身具有创建对象（实例）的能力，这就是为什么它也是一个类。
但是，它仍然是一个对象，因为：
- 您可以将其分配给变量
- 你可以复制它
- 您可以为其添加属性
- 您可以将其作为函数参数传递
例如：
>>> print(ObjectCreator) # 你可以打印一个类，因为它是一个对象
>>> def echo(o):
... print(o)
...
>>> echo(ObjectCreator) # 可以将类作为参数传递
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
False
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # 可以向类添加属性
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
True
>>> print(ObjectCreator.new_attribute)
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 可以为变量指定类
>>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute)
foo
>>> print(ObjectCreatorMirror())
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
动态创建类
由于类是对象，因此您可以像创建任何对象一样即时创建它们。
首先，您可以使用class以下方法在函数中创建一个类：
>>> def choose_class(name):
... if name == 'foo':
... class Foo(object):
... pass
... return Foo # 返回类，而不是一个实例
... else:
... class Bar(object):
... pass
... return Bar
...
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print(MyClass) # 函数返回一个类，而不是一个实例
>>> print(MyClass()) # 你可以从这个类创建一个对象
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>
但这并不是那么动态，因为您仍然必须自己编写整个类。
由于类是对象，因此它们必须由某种东西生成。
使用class关键字时，Python 会自动创建此对象。但是，与 Python 中的大多数事情一样，它为您提供了一种手动进行操作的方法。
还记得功能type吗？这个函数可以让您知道对象的类型：
>>> print(type(1))
>>> print(type("1"))
>>> print(type(ObjectCreator))
>>> print(type(ObjectCreator()))
嗯，type具有完全不同的功能，它也可以动态创建类。type可以将类的描述作为参数，并返回一个类。
（我知道，根据传递给它的参数，同一个函数可以有两种完全不同的用法是很愚蠢的。由于 Python 中的向后兼容性，这是一个问题）
type 用法：
type(name, bases, attrs)
参数：
name：Class名称bases：父类的元组（对于继承，可以为空）attrs：包含属性名称和值的字典
例如：
>>> class MyShinyClass(object):
... pass
可以通过以下方式手动创建：
>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # 返回一个类对象
>>> print(MyShinyClass)
>>> print(MyShinyClass()) # 创建类的实例
<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>
您会注意到，我们使用 “MyShinyClass” 作为类的名称和变量来保存类引用。
type接受字典来定义类的属性。所以：
>>> class Foo(object):
... bar = True
可以转化为：
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
并用作普通类：
>>> print(Foo)
>>> print(Foo.bar)
True
>>> f = Foo()
>>> print(f)
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print(f.bar)
True
当然，您可以从中继承，因此：
>>> class FooChild(Foo):
... pass
将是：
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})
>>> print(FooChild)
>>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from Foo
True
最终，您需要向类中添加方法。只需定义具有适当签名的函数并将其分配为属性即可。
>>> 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
>>> my_foo = FooChild()
>>> my_foo.echo_bar()
True
在动态创建类之后，您可以添加更多方法，就像将方法添加到正常创建的类对象中一样。
>>> def echo_bar_more(self):
... print('yet another method')
...
>>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')
True
最终您会看到我们要表达的内容：在 Python 中，类是对象，您可以动态动态地创建一个类。
这是 Python 在使用关键字class时所做的，并且是通过使用元类来完成的。
什么是元类（最终）
元类是创建类的 “东西”。
您定义类是为了创建对象，对吗？
但是我们了解到 Python 类是对象。
好吧，元类就是创建这些对象的原因。它们是类的类，您可以通过以下方式描绘它们：
MyClass = MetaClass()
my_object = MyClass()
您已经看到，type您可以执行以下操作：
MyClass = type('MyClass', (), {})
这是因为该函数type实际上是一个元类。type是 Python 用于在幕后创建所有类的元类。
现在，您想知道为什么用小写而不是小写Type？
好吧，我想这与str创建字符串对象int的类和创建整数对象的类的一致性有关。type只是创建类对象的类。
您可以通过检查__class__属性来看到。
一切，我的意思是一切，都是 Python 中的对象。其中包括整数，字符串，函数和类。它们都是对象。所有这些都是从一个类创建的：
>>> age = 35
>>> age.__class__
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
>>> def foo(): pass
>>> foo.__class__
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
现在，什么是__class__任何__class__？
>>> age.__class__.__class__
>>> name.__class__.__class__
>>> foo.__class__.__class__
>>> b.__class__.__class__
因此，元类只是创建类对象的东西。
如果愿意，可以将其称为 “类工厂”。
type 是 Python 使用的内置元类，但是您当然可以创建自己的元类。
该__metaclass__属性
在 Python 2 中，您可以__metaclass__在编写类时添加属性（有关 Python 3 语法，请参见下一部分）：
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
[...]
如果这样做，Python 将使用元类创建类Foo。
小心点，这很棘手。
您class Foo(object)先编写，但Foo尚未在内存中创建类对象。
Python 将__metaclass__在类定义中寻找。如果找到它，它将使用它来创建对象类Foo。如果没有，它将 type用于创建类。
读几次。
当您这样做时：
class Foo(Bar):
pass
Python 执行以下操作：
中有__metaclass__属性Foo吗？
如果是的话，在内存中创建一个类对象（我说的是类对象，陪在我身边在这里），名称Foo使用是什么__metaclass__。
如果 Python 找不到__metaclass__，它将__metaclass__在 MODULE 级别上查找，并尝试执行相同的操作（但仅适用于不继承任何内容的类，基本上是老式的类）。
然后，如果根本找不到任何对象__metaclass__，它将使用Bar的（第一个父对象）自己的元类（可能是默认值type）创建类对象。
请注意，该__metaclass__属性将不会被继承，父（Bar.__class__）的元类将被继承。如果Bar使用通过（而不是）__metaclass__创建的属性，则子类将不会继承该行为。Bar``type()``type.__new__()
现在最大的问题是，您可以输入__metaclass__什么？
答案是：可以创建类的东西。
什么可以创建一个类？type，或任何继承或使用它的内容。
Python 3 中的元类
设置元类的语法在 Python 3 中已更改：
class Foo(object, metaclass=something):
...
即__metaclass__不再使用该属性，而在基类列表中使用关键字参数。
但是，元类的行为基本保持不变。
在 python 3 中添加到元类的一件事是，您还可以将属性作为关键字参数传递给元类，如下所示：
class Foo(object, metaclass=something, kwarg1=value1, kwarg2=value2):
...
为什么要使用元类？
现在是个大问题。为什么要使用一些晦涩的易错功能？
好吧，通常您不会：
元类是更深层的魔术，99％的用户永远不必担心。如果您想知道是否需要它们，则不需要（实际上需要它们的人肯定会知道他们需要它们，并且不需要解释原因）。
Python 大师 Tim Peters
元类的主要用例是创建 API。一个典型的例子是 Django ORM。它允许您定义如下内容：
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()
但是，如果您这样做：
person = Person(name='bob', age='35')
print(person.age)
它不会返回IntegerField对象。它将返回int，甚至可以直接从数据库中获取它。
这是可能的，因为models.Modeldefine __metaclass__并使用了一些魔术，这些魔术将使Person您使用简单语句定义的对象变成与数据库字段的复杂挂钩。
Django 通过公开一个简单的 API 并使用元类，从该 API 重新创建代码来完成幕后的实际工作，使看起来复杂的事情变得简单。
最后一点
首先，您知道类是可以创建实例的对象。
实际上，类本身就是元类的实例。
>>> class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
一切都是 Python 中的对象，它们都是类的实例或元类的实例。
除了type。
type实际上是它自己的元类。
其次，元类很复杂。您可能不希望将它们用于非常简单的类更改。您可以使用两种不同的技术来更改类：
- 猴子修补
- 类装饰
99％的时间，您需要更改类，最好使用这些。
但是 98％的时间根本不需要更改类。
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