Python元类详解

Python中万物皆对象

Python是一门面向对象的语言，所以Python中数字、字符串、列表、集合、字典、函数、类等都是对象。

利用 type() 来查看Python中的各对象类型
In [11]: # 数字

In [12]: type(10)
Out[12]: int

In [13]: type(3.1415926)
Out[13]: float

In [14]: # 字符串

In [15]: type(‘a’)
Out[15]: str

In [16]: type(“abc”)
Out[16]: str

In [17]: # 列表

In [18]: type(list)
Out[18]: type

In [19]: type([])
Out[19]: list

In [20]: # 集合

In [21]: type(set)
Out[21]: type

In [22]: my_set = {1, 2, 3}

In [23]: type(my_set)
Out[23]: set

In [24]: # 字典

In [25]: type(dict)
Out[25]: type

In [26]: my_dict = {‘name’: ‘hui’}

In [27]: type(my_dict)
Out[27]: dict

In [28]: # 函数

In [29]: def func():
…: pass
…:

In [30]: type(func)
Out[30]: function

In [31]: # 类

In [32]: class Foo(object):
…: pass
…:

In [33]: type(Foo)
Out[33]: type

In [34]: f = Foo()

In [35]: type(f)
Out[35]: main.Foo

In [36]: # type

In [37]: type(type)
Out[37]: type

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可以看出

数字 1 是 int类型 的对象
字符串 abc 是 str类型 的对象
列表、集合、字典是 type类型 的对象，其创建出来的对象才分别属于 list、set、dict 类型
函数 func 是 function类型 的对象
自定义类 Foo 创建出来的对象 f 是 Foo 类型，其类本身 Foo 则是 type类型 的对象。
连 type 本身都是type类型的对象

1. 类也是对象

类就是拥有相等功能和相同的属性的对象的集合

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：
In [1]: class ObjectCreator(object):
…: pass
…:

In [2]: my_object = ObjectCreator()

In [3]: print(my_object)
<main.ObjectCreator object at 0x0000021257B5A248>

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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
…
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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

如下示例：
In [39]: class ObjectCreator(object):
…: pass
…:

In [40]: print(ObjectCreator)
<class ‘main.ObjectCreator’>

In [41]:# 当作参数传递

In [41]: def out(obj):
…: print(obj)
…:

In [42]: out(ObjectCreator)
<class ‘main.ObjectCreator’>

In [43]: # hasattr 判断一个类是否有某种属性

In [44]: hasattr(ObjectCreator, ‘name’)
Out[44]: False

In [45]: # 新增类属性

In [46]: ObjectCreator.name = ‘hui’

In [47]: hasattr(ObjectCreator, ‘name’)
Out[47]: True

In [48]: ObjectCreator.name
Out[48]: ‘hui’

In [49]: # 将类赋值给变量

In [50]: obj = ObjectCreator

In [51]: obj()
Out[51]: <main.ObjectCreator at 0x212596a7248>

In [52]:
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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 cls_factory(cls_name):
   ""“
   创建类工厂
   :param: cls_name 创建类的名称
   ”""
   if cls_name == ‘Foo’:
   class Foo():
   pass
   return Foo # 返回的是类，不是类的实例

   elif cls_name == ‘Bar’:
   class Bar():
   pass
   return Bar
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IPython 测验
MyClass = cls_factory(‘Foo’)

In [60]: MyClass
Out[60]: main.cls_factory..Foo # 函数返回的是类，不是类的实例

In [61]: MyClass()
Out[61]: <main.cls_factory..Foo at 0x21258b1a9c8>

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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。

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 [63]: class Test:
   …: pass
   …:

In [64]: Test()
Out[64]: <main.Test at 0x21258b34048>

In [65]:
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可以手动像这样创建：
In [69]:# 使用type定义类

In [69]: Test2 = type(‘Test2’, (), {})

In [70]: Test2()
Out[70]: <main.Test2 at 0x21259665808>
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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 [71]: UserCls = type(‘User’, (), {})

In [72]: print(UserCls)
<class ‘main.User’>

In [73]:
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使用 help 来测试这2个类
In [74]: # 用 help 查看 Test类

In [75]: help(Test)
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 [76]: # 用 help 查看 Test2类

In [77]: help(Test2)
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)

In [78]:
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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
   Parent = type(‘Parent’, (), {‘name’: ‘hui’})
   复制代码
   可以翻译为：
   class Parent(object):
   name = 'hui’
   复制代码
   并且可以将 Parent 当成一个普通的类一样使用：
   In [79]: Parent = type(‘Parent’, (), {‘name’: ‘hui’})

In [80]: print(Parent)
<class ‘main.Parent’>

In [81]: Parent.name
Out[81]: ‘hui’

In [82]: p = Parent()

In [83]: p.name
Out[83]: ‘hui’

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当然，你可以继承这个类，代码如下：
class Child1(Parent):
name = 'jack’
sex = ‘男’

class Child2(Parent):
name = 'mary’
sex = '女’
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就可以写成：
Child1 = type(‘Child1’, (Parent, ), {‘name’: ‘jack’, ‘sex’: ‘男’})

In [85]: Child2 = type(‘Child2’, (Parent, ), {‘name’: ‘mary’, ‘sex’: ‘女’})

In [87]: Child1.name, Child1.sex
Out[87]: (‘jack’, ‘男’)

In [88]: Child2.name, Child2.sex
Out[88]: (‘mary’, ‘女’)
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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 [89]: Parent = type(‘Parent’, (), {‘name’: ‘hui’})

In [90]: # 定义函数

In [91]: def get_name(self):
…: return self.name
…:

In [92]: Child3 = type(‘Child3’, (Parent, ), {‘name’: ‘blob’, ‘get_name’: get_name})

In [93]: c3 = Child3()

In [94]: c3.name
Out[94]: ‘blob’

In [95]: c3.get_name()
Out[95]: 'blob’
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添加静态方法
In [96]: Parent = type(‘Parent’, (), {‘name’: ‘hui’})

In [97]: # 定义静态方法

In [98]: @staticmethod
…: def test_static():
…: print(‘static method called…’)
…:

In [100]: Child4 = type(‘Child4’, (Parent, ), {‘name’: ‘zhangsan’, ‘test_static’: test_static})

In [101]: c4 = Child4()

In [102]: c4.test_static()
static method called…

In [103]: Child4.test_static()
static method called…
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添加类方法
In [105]: Parent = type(‘Parent’, (), {‘name’: ‘hui’})

In [106]: # 定义类方法

In [107]: @classmethod
…: def test_class(cls):
…: print(cls.name)
…:

In [108]: Child5 = type(‘Child5’, (Parent, ), {‘name’: ‘lisi’, ‘test_class’: test_class})

In [109]: c5 = Child5()

In [110]: c5.test_class()
lisi

In [111]: Child5.test_class()
lisi
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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，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 Animal(object):

def eat(self):
    print('吃东西')

def dog_eat(self):
print(‘喜欢吃骨头’)

def cat_eat(self):
print(‘喜欢吃鱼’)

Dog = type(‘Dog’, (Animal, ), {‘tyep’: ‘哺乳类’, ‘eat’: dog_eat})

Cat = type(‘Cat’, (Animal, ), {‘tyep’: ‘哺乳类’, ‘eat’: cat_eat})

ipython 测验

In [125]: animal = Animal()

In [126]: dog = Dog()

In [127]: cat = Cat()

In [128]: animal.eat()
吃东西

In [129]: dog.eat()
喜欢吃骨头

In [130]: cat.eat()
喜欢吃鱼

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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”
   my_object = MyClass() # 使用“类”来创建出实例对象
   复制代码
   你已经看到了type可以让你像这样做：
   MyClass = type(‘MyClass’, (), {})
   复制代码
   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。因此 Python中万物皆对象
   现在，对于任何一个 class 的 class 属性又是什么呢？
   In [136]: a = 10

In [137]: b = ‘acb’

In [138]: li = [1, 2, 3]

In [139]: a.class.class
Out[139]: type

In [140]: b.class.class
Out[140]: type

In [141]: li.class.class
Out[141]: type

In [142]: li.class.class.class
Out[142]: type

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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…
   复制代码
   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。
   class Foo(Bar):
   pass
   复制代码
   Python做了如下的操作：

Foo中有 metaclass 这个属性吗？如果有，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或者子类化的type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。

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(class_name, class_parents, class_attr):

# class_name 会保存类的名字 Foo
# class_parents 会保存类的父类 object
# class_attr 会以字典的方式保存所有的类属性

# 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 # 设置Foo类的元类为upper_attr
bar = ‘bip’

print(hasattr(Foo, ‘bar’))

Flase

print(hasattr(Foo, ‘BAR’))

True

f = Foo()
print(f.BAR)
复制代码

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)

再类的继承()中使用metaclass

class Foo(object, metaclass=upper_attr):
bar = ‘bip’

print(hasattr(Foo, ‘bar’))

Flase

print(hasattr(Foo, ‘BAR’))

True

f = Foo()
print(f.BAR)
复制代码

再做一次，这一次用一个真正的 class 来当做元类。
class UpperAttrMetaClass(type):

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’

复制代码

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
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
复制代码
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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