- 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
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>
- 动态地创建类
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
- 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)
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)
- 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})
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，你可以继承这个类，代码如下：
>>> class FooChild(Foo):
… pass
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。
- 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 test_static():
...: print("static method ....")
...:
In [37]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar": echo_bar, "test_static": test_static})
In [38]: fooclid = Foochild()
In [39]: fooclid.test_static
Out[39]:
In [40]: fooclid.test_static()
static method ....
In [41]: fooclid.echo_bar()
True
添加类方法
In [42]: @classmethod
...: def test_class(cls):
...: print(cls.bar)
...:
In [43]:
In [43]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar, "test_static": test_static, "test_class": test_class})
In [44]:
In [44]: fooclid = Foochild()
In [45]: fooclid.test_class()
True
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。
较为完整的使用type创建类的方式:
class A(object):
num = 100
def print_b(self):
print(self.num)
@staticmethod
def print_static():
print("----haha-----")
@classmethod
def print_class(cls):
print(cls.num)
B = type("B", (A,), {"print_b": print_b, "print_static": print_static, "print_class": print_class})
b = B()
b.print_b()
b.print_static()
b.print_class()
# 结果
# 100
# ----haha-----
# 100
- 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”
my_object = MyClass() # 使用“类”来创建出实例对象
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__
>>>
对于任何一个class的class属性又是什么呢？
>>> a.__class__.__class__
>>> age.__class__.__class__
>>> foo.__class__.__class__
>>> b.__class__.__class__
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。
- __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。
- 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。
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。
python3中
#-*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr):
#遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
new_attr = {}
for name,value in class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
new_attr[name.upper()] = value
#调用type来创建一个类
return type(class_name, class_parents, new_attr)
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, class_name, class_parents, class_attr):
# 遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
new_attr = {}
for name, value in class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
new_attr[name.upper()] = value
# 方法1：通过'type'来做类对象的创建
return type(class_name, class_parents, new_attr)
# 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, class_name, class_parents, new_attr)
# python3的用法
class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass):
bar = 'bip'
# python2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
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
元类实现ORM
-
ORM是什么
ORM 是 python编程语言后端web框架 Django的核心思想，“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，简称ORM。
一个句话理解就是：创建一个实例对象，用创建它的类名当做数据表名，用创建它的类属性对应数据表的字段，当对这个实例对象操作时，能够对应MySQL语句
demo:
class User(父类省略):
uid = ('uid', "int unsigned")
name = ('username', "varchar(30)")
email = ('email', "varchar(30)")
password = ('password', "varchar(30)")
...省略...
u = User(uid=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')
u.save()
# 对应如下sql语句
# insert into User (username,email,password,uid)
# values ('Michael','[email protected]','my-pwd',12345)
说明：
1、所谓的ORM就是让开发者在操作数据库的时候，能够像操作对象时通过xxxx.属性=yyyy一样简单，这是开发ORM的初衷
2、只不过ORM的实现较为复杂，Django中已经实现了 很复杂的操作，本节知识 主要通过完成一个 insert相类似的ORM，理解其中的道理就就可以了
- 通过元类简单实现ORM中的insert功能
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
mappings = dict()
# 判断是否需要保存
for k, v in attrs.items():
# 判断是否是指定的StringField或者IntegerField的实例对象
if isinstance(v, tuple):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
# 删除这些已经在字典中存储的属性
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
# 将之前的uid/name/email/password以及对应的对象引用、类名字
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
class User(metaclass=ModelMetaclass):
uid = ('uid', "int unsigned")
name = ('username', "varchar(30)")
email = ('email', "varchar(30)")
password = ('password', "varchar(30)")
# 当指定元类之后，以上的类属性将不在类中，而是在__mappings__属性指定的字典中存储
# 以上User类中有
# __mappings__ = {
# "uid": ('uid', "int unsigned")
# "name": ('username', "varchar(30)")
# "email": ('email', "varchar(30)")
# "password": ('password', "varchar(30)")
# }
# __table__ = "User"
def __init__(self, **kwargs):
for name, value in kwargs.items():
setattr(self, name, value)
def save(self):
fields = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v[0])
args.append(getattr(self, k, None))
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join([str(i) for i in args]))
print('SQL: %s' % sql)
u = User(uid=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')
# print(u.__dict__)
u.save()
执行效果：
Found mapping: password ==> ('password', 'varchar(30)')
Found mapping: email ==> ('email', 'varchar(30)')
Found mapping: uid ==> ('uid', 'int unsigned')
Found mapping: name ==> ('username', 'varchar(30)')
SQL: insert into User (uid,password,username,email) values (12345,my-pwd,Michael,[email protected])
- 完善对数据类型的检测
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
mappings = dict()
# 判断是否需要保存
for k, v in attrs.items():
# 判断是否是指定的StringField或者IntegerField的实例对象
if isinstance(v, tuple):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
# 删除这些已经在字典中存储的属性
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
# 将之前的uid/name/email/password以及对应的对象引用、类名字
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
class User(metaclass=ModelMetaclass):
uid = ('uid', "int unsigned")
name = ('username', "varchar(30)")
email = ('email', "varchar(30)")
password = ('password', "varchar(30)")
# 当指定元类之后，以上的类属性将不在类中，而是在__mappings__属性指定的字典中存储
# 以上User类中有
# __mappings__ = {
# "uid": ('uid', "int unsigned")
# "name": ('username', "varchar(30)")
# "email": ('email', "varchar(30)")
# "password": ('password', "varchar(30)")
# }
# __table__ = "User"
def __init__(self, **kwargs):
for name, value in kwargs.items():
setattr(self, name, value)
def save(self):
fields = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v[0])
args.append(getattr(self, k, None))
args_temp = list()
for temp in args:
# 判断入如果是数字类型
if isinstance(temp, int):
args_temp.append(str(temp))
elif isinstance(temp, str):
args_temp.append("""'%s'""" % temp)
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(args_temp))
print('SQL: %s' % sql)
u = User(uid=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')
# print(u.__dict__)
u.save()
运行效果：
Found mapping: uid ==> ('uid', 'int unsigned')
Found mapping: password ==> ('password', 'varchar(30)')
Found mapping: name ==> ('username', 'varchar(30)')
Found mapping: email ==> ('email', 'varchar(30)')
SQL: insert into User (email,uid,password,username) values ('[email protected]',12345,'my-pwd','Michael')
- 抽取到基类中
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
mappings = dict()
# 判断是否需要保存
for k, v in attrs.items():
# 判断是否是指定的StringField或者IntegerField的实例对象
if isinstance(v, tuple):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
# 删除这些已经在字典中存储的属性
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
# 将之前的uid/name/email/password以及对应的对象引用、类名字
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
class Model(object, metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kwargs):
for name, value in kwargs.items():
setattr(self, name, value)
def save(self):
fields = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v[0])
args.append(getattr(self, k, None))
args_temp = list()
for temp in args:
# 判断入如果是数字类型
if isinstance(temp, int):
args_temp.append(str(temp))
elif isinstance(temp, str):
args_temp.append("""'%s'""" % temp)
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(args_temp))
print('SQL: %s' % sql)
class User(Model):
uid = ('uid', "int unsigned")
name = ('username', "varchar(30)")
email = ('email', "varchar(30)")
password = ('password', "varchar(30)")
u = User(uid=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')
# print(u.__dict__)
u.save()