廖雪峰《python3基础教程》读书笔记——第九章 面向对象高级编程

第九章  面向对象高级编程

讨论多重继承、定制类、元类等概念

9.1 使用__slots__

【__slots__来限制class实例能添加的属性】

如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。

为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：

class Student(object):

    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

然后，我们试试：

>>> s = Student() # 创建新的实例

>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'

>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'

>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由于'score'没有被放到__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。

 

使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：

>>> class GraduateStudent(Student):

...     pass

>>> g = GraduateStudent()

>>> g.score = 9999

除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。

 

9.2 使用@proterty

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

s = Student()

s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：

class Student(object):

    def get_score(self):

         return self._score

    def set_score(self, value):

        if not isinstance(value, int):

            raise ValueError('score must be an integer!')

        if value < 0 or value > 100:

            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

        self._score = value

现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：

>>> s = Student()

>>> s.set_score(60) # ok!

>>> s.get_score()

60

>>> s.set_score(9999)

Traceback (most recent call last):

  ...

ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

 

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。

Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):

    @property

    def score(self):

        return self._score

    @score.setter

    def score(self, value):

        if not isinstance(value, int):

            raise ValueError('score must be an integer!')

        if value < 0 or value > 100:

            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

        self._score = value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

>>> s = Student()

>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)

>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()

60

>>> s.score = 9999

Traceback (most recent call last):

  ...

ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):

    @property

    def birth(self):

        return self._birth

    @birth.setter

    def birth(self, value):

        self._birth = value

    @property

    def age(self):

        return 2015 - self._birth

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

【小结】

@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

9.3 多重继承

1、多重继承

class Dog(Mammal, Runnable):

【很容易理解】

2、Mixln

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。

为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixIn和植食动物HerbivoresMixIn，让某个动物同时拥有好几个MixIn：

class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):

    pass

MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):

    pass

编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):

    pass

如果你打算搞一个更先进的协程模型，可以编写一个CoroutineMixIn：

class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):

    pass

这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。

【小结】

1) 由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计。

2) 只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。

 

9.4 定制类

Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。

1、__str__

我们先定义一个Student类，打印一个实例：

>>> class Student(object):

...     def __init__(self, name):

...         self.name = name

>>> print(Student('Michael'))

<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>，不好看。

怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：

>>> class Student(object):

...     def __init__(self, name):

...         self.name = name

...     def __str__(self):

...         return 'Student object (name: %s)' % self.name

>>> print(Student('Michael'))

Student object (name: Michael)

这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。

但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：

>>> s = Student('Michael')

>>> s

<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。

解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：

class Student(object):

    def __init__(self, name):

        self.name = name

    def __str__(self):

        return 'Student object (name=%s)' % self.name

__repr__ = __str__

 

2、__iter__

如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：

class Fib(object):

    def __init__(self):

        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):

        return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def __next__(self):

        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值

        if self.a > 100000: # 退出循环的条件

            raise StopIteration()

        return self.a # 返回下一个值

现在，试试把Fib实例作用于for循环：

>>> for n in Fib():

...     print(n)

...

1

1

2

3

5

...

46368

75025

3、__getitem__

Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：

>>> Fib()[5]

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

TypeError: 'Fib' object does not support indexing

要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：

class Fib(object):

    def __getitem__(self, n):

        a, b = 1, 1

        for x in range(n):

            a, b = b, a + b

        return a

现在，就可以按下标访问数列的任意一项了：

>>> f = Fib()

>>> f[0]

1

>>> f[1]

1

>>> f[2]

2

>>> f[3]

3

>>> f[10]

89

>>> f[100]

573147844013817084101

但是list有个神奇的切片方法：

>>> list(range(100))[5:10]

[5, 6, 7, 8, 9]

对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断：

class Fib(object):

    def __getitem__(self, n):

        if isinstance(n, int): # n是索引

            a, b = 1, 1

            for x in range(n):

                a, b = b, a + b

            return a

        if isinstance(n, slice): # n是切片

            start = n.start

            stop = n.stop

            if start is None:

                start = 0

            a, b = 1, 1

            L = []

            for x in range(stop):

                if x >= start:

                    L.append(a)

                a, b = b, a + b

            return L

现在试试Fib的切片：

>>> f = Fib()

>>> f[0:5]

[1, 1, 2, 3, 5]

>>> f[:10]

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

但是没有对step参数作处理：

>>> f[:10:2]

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的。

此外，如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str。

与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。

 

总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

 

4、__getattr__

正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。比如定义Student类：

class Student(object):

    def __init__(self):

        self.name = 'Michael'

调用name属性，没问题，但是，调用不存在的score属性，就有问题了：

 

>>> s = Student()

>>> print(s.name)

Michael

>>> print(s.score)

Traceback (most recent call last):

  ...

AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute。

要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。修改如下：

class Student(object):

    def __init__(self):

        self.name = 'Michael'

    def __getattr__(self, attr):

        if attr=='score':

            return 99

当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值：

>>> s = Student()

>>> s.name

'Michael'

>>> s.score

99

返回函数也是完全可以的：

class Student(object):

    def __getattr__(self, attr):

        if attr=='age':

            return lambda: 25

只是调用方式要变为：

 

>>> s.age()

25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。

 

此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误：

 

class Student(object):

    def __getattr__(self, attr):

        if attr=='age':

            return lambda: 25

        raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。

 

这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

 

举个例子：

现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：

http://api.server/user/friends

http://api.server/user/timeline/list

如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。

利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用：

class Chain(object):

    def __init__(self, path=''):

        self._path = path

    def __getattr__(self, path):

        return Chain('%s/%s' % (self._path, path))

    def __str__(self):

        return self._path

    __repr__ = __str__

试试：

>>> Chain().status.user.timeline.list

'/status/user/timeline/list'

这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！

 

还有些REST API会把参数放到URL中，比如GitHub的API：

GET /users/:user/repos

调用时，需要把:user替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用：

Chain().users('michael').repos

就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。

 

5、__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。

任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：

class Student(object):

    def __init__(self, name):

        self.name = name

    def __call__(self):

        print('My name is %s.' % self.name)

调用方式如下：

>>> s = Student('Michael')

>>> s() # self参数不要传入

My name is Michael.

__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。

那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象，比如函数和我们上面定义的带有__call__()的类实例：

>>> callable(Student())

True

>>> callable(max)

True

>>> callable([1, 2, 3])

False

>>> callable(None)

False

>>> callable('str')

False

通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。

【小结】

1) Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。

2) 本节介绍的是最常用的几个定制方法，还有很多可定制的方法，请参考Python的官方文档。

 

9.5 使用枚举类

当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：

JAN = 1

FEB = 2

MAR = 3

...

NOV = 11

DEC = 12

好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。

更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：

for name, member in Month.__members__.items():

    print(name, '=>', member, ',', member.value)

value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。

如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：

from enum import Enum, unique

@unique

class Weekday(Enum):

    Sun = 0 # Sun的value被设定为0

    Mon = 1

    Tue = 2

    Wed = 3

    Thu = 4

    Fri = 5

    Sat = 6

@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。

访问这些枚举类型可以有若干种方法：

>>> day1 = Weekday.Mon

>>> print(day1)

Weekday.Mon

>>> print(Weekday.Tue)

Weekday.Tue

>>> print(Weekday['Tue'])

Weekday.Tue

>>> print(Weekday.Tue.value)

2

>>> print(day1 == Weekday.Mon)

True

>>> print(day1 == Weekday.Tue)

False

>>> print(Weekday(1))

Weekday.Mon

>>> print(day1 == Weekday(1))

True

>>> Weekday(7)

Traceback (most recent call last):

  ...

ValueError: 7 is not a valid Weekday

>>> for name, member in Weekday.__members__.items():

...     print(name, '=>', member)

...

Sun => Weekday.Sun

Mon => Weekday.Mon

Tue => Weekday.Tue

Wed => Weekday.Wed

Thu => Weekday.Thu

Fri => Weekday.Fri

Sat => Weekday.Sat

可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据value的值获得枚举常量。

【小结】

Enum可以把一组相关常量定义在一个class中，且class不可变，而且成员可以直接比较。

 

9.6 使用元类

1、type()

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。

比方说我们要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：

class Hello(object):

    def hello(self, name='world'):

        print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象，测试如下：

>>> from hello import Hello

>>> h = Hello()

>>> h.hello()

Hello, world.

>>> print(type(Hello))

>>> print(type(h))

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。

我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义：

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数

...     print('Hello, %s.' % name)

>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class

>>> h = Hello()

>>> h.hello()

Hello, world.

>>> print(type(Hello))

>>> print(type(h))

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

（1）class的名称；

（2）继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；

（3）class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

 

正常情况下，我们都用class Xxx...来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。

 

2、metaclass【了解即可】

除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。

我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：

定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：

# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：

class ListMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):

        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)

        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字参数metaclass：

 

class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):

    pass

当我们传入关键字参数metaclass时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是：

1) 当前准备创建的类的对象；

2) 类的名字；

3) 类继承的父类集合；

4) 类的方法集合。

 

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

>>> L = MyList()

>>> L.add(1)

>> L

[1]

而普通的list没有add()方法：

>>> L2 = list()

>>> L2.add(1)

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。

但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：

class User(Model):

    # 定义类的属性到列的映射：

    id = IntegerField('id')

    name = StringField('username')

    email = StringField('email')

    password = StringField('password')

 

# 创建一个实例：

u = User(id=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')

# 保存到数据库：

u.save()

其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。

 

现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。

首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：

class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type):

        self.name = name

        self.column_type = column_type

    def __str__(self):

        return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：

class StringField(Field):

    def __init__(self, name):

        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')

 

class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):

        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：

class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):

        if name=='Model':

            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

        print('Found model: %s' % name)

        mappings = dict()

        for k, v in attrs.items():

            if isinstance(v, Field):

                print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))

                mappings[k] = v

        for k in mappings.keys():

            attrs.pop(k)

        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)

以及基类Model：

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kw):

        super(Model, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):

        try:

            return self[key]

        except KeyError:

            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):

        self[key] = value

    def save(self):

        fields = []

        params = []

        args = []

        for k, v in self.__mappings__.items():

            fields.append(v.name)

            params.append('?')

            args.append(getattr(self, k, None))

        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))

        print('SQL: %s' % sql)

        print('ARGS: %s' % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass，如果没有找到，就继续在父类Model中查找metaclass，找到了，就使用Model中定义的metaclass的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。

 

在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：

排除掉对Model类的修改；

在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性）；

把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。

在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。

 

我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。

 

编写代码试试：

u = User(id=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')

u.save()

输出如下：

Found model: User

Found mapping: email ==>

Found mapping: password ==>

Found mapping: id ==>

Found mapping: name ==>

SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)

ARGS: ['my-pwd', '[email protected]', 'Michael', 12345]

可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。

不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架。

 

【小结】

metaclass是Python中非常具有魔术性的对象，它可以改变类创建时的行为。这种强大的功能使用起来务必小心。