Python3 面向对象之-----元类
元类
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：
- 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
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 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> def echo(o): … print o … >>> echo(ObjectCreator) # 你可以将类做为参数传给函数 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> 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>
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 <class '__main__'.Foo> >>> 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 <type 'int'> >>> print type("1") #字符串的类型 <type 'str'> >>> print type(ObjectCreator()) #实例对象的类型 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> print type(ObjectCreator) #类的类型 <type 'type'>
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 <class '__main__.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 <class '__main__.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 <class '__main__.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]: <function __main__.testStatic> 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]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar, "testStatic": testStatic, "testClass":testClass}) 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（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”
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__ <type 'int'> >>> name = 'bob' >>> name.__class__ <type 'str'> >>> def foo(): pass >>>foo.__class__ <type 'function'> >>> class Bar(object): pass >>> b = Bar() >>> b.__class__ <class '__main__.Bar'>
现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？
>>> a.__class__.__class__ <type 'type'> >>> age.__class__.__class__ <type 'type'> >>> foo.__class__.__class__ <type 'type'> >>> b.__class__.__class__ <type '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：
- 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)
- 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')) #False print(hasattr(Foo, 'BAR')) #True f = Foo() print(f.BAR) #True
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：
- 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
posted on 2020-06-26 17:26 zhangmingda 阅读(243) 评论(0) 编辑 收藏 举报
