前言
这篇博客是我在stackoverflow上看了一个提问回复后写的,例子基本用的都是e-satis本人的例子,语言组织也基本按照翻译来。
但我并不是一个翻译者,并不会严格遵守每行每句的翻译;
有时候我会将表述换个顺序,省略一些我认为无关紧要的话,以便读者更好理解。
所以,如果你不喜欢我的语言表述,或者想要看英文原文,可以去查看原回复。
类也是对象
在理解metaclass之前,我们先要掌握python中的类class
是什么。
python中类的概念,是借鉴自smalltalk语言。
在大部分语言中,类指的是"描述如何产生一个对象(object)"的一段代码,这对于python也是如此。
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print(my_object)
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>
但是,在python中,类远不止如此,类同时也是对象。
当你遇到关键词class
的时候,python就会自动执行产生一个对象。下面的代码段中:
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
python在内存中产生了一个名叫做"ObjectCreator"的对象。这个对象(类)自身拥有产生对象(实例instance)的能力。 这就是为什么称呼这东西(后面遇到容易混淆的地方,我们称之为:类对象)也是类的原因。同时,它也是一个对象,因此你可以对它做如下操作:
- 赋值给变量
- 复制它
- 为它增加属性(attribute)
- 作为参数传值给函数
举例:
>>> print(ObjectCreator) # 你可以打印一个类,因为它同时也是对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
... print(o)
...
>>> echo(ObjectCreator) # 作为参数传值给函数
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
False
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # you can add attributes to a class
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
True
>>> print(ObjectCreator.new_attribute)
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 将类赋值给变量
>>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute)
foo
>>> print(ObjectCreatorMirror())
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
动态创建类
既然类也是对象,那么我们就可以在运行的时候创建它,跟创建对象一样自然。
首先,我们使用class
关键字定义一个产生类的函数:
>>> def choose_class(name):
... if name == 'foo':
... class Foo(object):
... pass
... return Foo # return the class, not an instance
... else:
... class Bar(object):
... pass
... return Bar
...
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print(MyClass) # the function returns a class, not an instance
<class '__main__.Foo'>
>>> print(MyClass()) # you can create an object from this class
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>
这很容易理解吧。但是,这并不那么动态啊。我们还是需要自己来写这个类的代码。
既然类也是对象,那就应该有用来产生它的东西。这东西就是type
。
先来说说你所认识的type
。这个古老而好用的函数,可以让我们知道一个对象的类型是什么。
>>> print(type(1))
<type 'int'>
>>> print(type("1"))
<type 'str'>
>>> print(type(ObjectCreator))
<type 'type'>
>>> print(type(ObjectCreator()))
<class '__main__.ObjectCreator'>
实际上,type
还有一个完全不同的功能,它可以在运行时产生类。type
可以传入一些参数,然后返回一个类。(好吧,必须承认,根据不同的传入参数,一个相同的函数type
居然会有两个完全不同的作用,这很愚蠢。不过python这样做是为了保持向后兼容性。)
下面举例type
创建类的用法。首先,对于类一般是这么定义的:
>>> class MyShinyClass(object):
... pass
在下面,MyShinyClass也可以这样子被创建出来,并且跟上面的创建方法有一样的表现:
>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # returns a class object
>>> print(MyShinyClass)
<class '__main__.MyShinyClass'>
>>> print(MyShinyClass()) # create an instance with the class
<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>
type
创建类需要传入三个参数,分别为:
- 类的名字
- 一组"类的父类"的元组(tuple) (这个会实现继承,也可以为空)
- 字典 (类的属性名与值,key-value的形式,不传相当于为空,如一般写法中的pass).
下面来点复杂的,来更好的理解type
传入的三个参数:
class Foo(object):
bar = True
def echo_bar(self):
print(self.bar)
等价于:
def echo_bar(self):
print(self.bar)
Foo = type('Foo', (), {'bar':True, 'echo_bar': echo_bar})
想要看点有继承关系的类的实现,来:
class FooChild(Foo):
pass
等价于:
FooChild = type('FooChild', (Foo, ), {})
回顾一下我们学到哪了: 在python中,类就是对象,并且你可以在运行的时候动态创建类.
那到底什么是metaclass(元类)
metaclass 就是创建类的那家伙。(事实上,type
就是一个metaclass)
我们知道,我们定义了class就是为了能够创建object的,没错吧?
我们也学习了,python中类也是对象。
那么,metaclass就是用来创造“类对象”的类.它是“类对象”的“类”。
可以这样子来理解:
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()
也可以用我们上面学到的type
来表示:
MyClass = type('MyClass', (), {})
说白了,函数type
就是一个特殊的metaclass.
python在背后使用type
创造了所有的类。type
是所有类的metaclass.
我们可以使用__class__
属性来验证这个说法.
在python中,一切皆为对象:整数、字符串、函数、类.所有这些对象,都是通过类来创造的.
>>> 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'>
那么,__class__
的__class__
又是什么呢?
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> name.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>
metaclass就是创造类对象的工具.如果你喜欢,你也可以称之为"类的工厂".
type是python內置的metaclass。不过,你也可以编写自己的metaclass.
__metaclass__
属性
我们可以在一个类中加入 __metaclass__
属性.
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
...... # 省略
当你这么做了,python就会使用metaclass来创造类:Foo。
注意啦,这里有些技巧的。
当你写下class Foo(object)
的时候,类对象Foo还没有在内存中生成。
python会在类定义中寻找__metaclass__
。如果找到了,python就会使用这个__metaclass__
来创造类对象: Foo。如果没找到,python就使用type来创造Foo。
请把下面的几段话重复几遍:
当你写如下代码的时候:
class Foo(Bar):
pass
python做了以下事情:
Foo中有__metaclass__
这个属性吗?
如果有,python会在内存中通过__metaclass__
创建一个名字为Foo的类对象。
如果python没有在Foo中找到__metaclass__
,它会继续在Bar(父类)中寻找__metaclass__
,并尝试做和前面同样的操作。
如果python由下往上遍历父类也都没有找不到__metaclass__
,它就会在模块(module)中去寻找__metaclass__
,并尝试做同样的操作。
如果还是没有找不到__metaclass__
, python才会用内置的type(这也是一个metaclass)来创建这个类对象。
现在问题来了,我们要怎么用代码来实现__metaclass__
呢? 写一些可以用来产生类(class)的东西就行。
那什么可以产生类?无疑就是type
,或者type
的任何子类,或者任何使用到type
的东西都行.
自定义metaclass
使用metaclass的主要目的,是为了能够在创建类的时候,自动地修改类。
一个很傻的需求,我们决定要将该模块中的所有类的属性,改为大写。
有几种方法可以做到,这里使用__metaclass__
来实现.
在模块的层次定义metaclass,模块中的所有类都会使用它来创造类。我们只需要告诉metaclass,将所有的属性转化为大写。
# type也是一个类,我们可以继承它.
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这个对象
# 而__init__只是将传入的参数初始化给对象
# 实际中,你很少会用到__new__,除非你希望能够控制对象的创建
# 在这里,类是我们要创建的对象,我们希望能够自定义它,所以我们改写了__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__,但这里我们就先不这样.
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attr):
uppercase_attr = {}
for name, val in future_class_attr.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
这里的方式其实不是OOP(面向对象编程).因为我们直接调用了type,而不是改写父类的__type__
方法.
所以我们也可以这样子处理:
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attr):
uppercase_attr = {}
for name, val in future_class_attr.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, uppercase_attr)
这样子看,我们只是复用了 type.__new__
方法,这就是我们熟悉的基本的OOP编程,没什么魔法可言.
你可能注意到,__new__
方法相比于
type(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr)
多了一个参数: upperattr_metaclass, 请别在意,这没什么特别的: __new__
总是将"它要定义的类"作为第一个参数。
这就好比是 self 在类的一般方法(method)中一样,也是被作为第一个参数传入。
当然啦,这里的名字的确是我起的太长了。就像self一样,所有的参数都有它们传统的名称。
因此,在实际的代码中,一个metaclass应该是写成下面样子的:
(我们同时使用常见的super来让代码更清晰)
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
uppercase_attr = {}
for name, val in attrs.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, clsname, bases, attrs)
使用了 metaclass 的代码是比较复杂,但我们使用它的原因并不是为了复杂, 而是因为我们通常会使用 metaclass 去做一些晦涩的事情,比如, 依赖于自省,控制继承等等。
确实,用 metaclass 来搞些“黑魔法”是特别有用的,因而会复杂化代码。
但就metaclass本身而言,它们其实是很简单的:中断类的默认创建、修改类、最后返回修改后的类.
到底为什么要使用metaclass
现在我们面临一个问题: 为什么要使用metaclass? 它容易出错且晦涩难懂.
好吧,一般来说,我们根本就用不上它, 99%的用户应该根本不必为此操心。
实际用到metaclass的人,很清楚他们到底需要做什么,根本不用解释为什么要用.
metaclass 的一个主要用途就是构建API。Django(一个python写的web框架)的ORM 就是一个例子。
用Django先定义了以下Model:
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()
然后执行下面代码:
guy = Person.objects.get(name='bob')
print guy.age # result is 35
这里打印的输出并不是IntegerField
,而是一个int
,int
是从数据库中获取的.
这是因为 models.Model
使用 __metaclass__
来实现了复杂的数据库查询。但对于你看来,这就是简单的API而已,不用关心背后的复杂工作。
结语
复习一下,我们知道了,类是能够创造对象实例的对象,同时也是metaclass的对象实例(因为metaclass创造了它们).
在python中,一切皆为对象。它们要么是类的实例,要么是metaclass的实例, 除了type。
type是它自身的metaclass。至于是怎么实现的,总之纯python语言是不可能实现的,这需要在实现层面上耍一些小手段才能做到的。
metaclass用起来比较复杂, 如果需要对非常简单的类进行修改, 你可能不会使用它。有以下两个技术可以供你选择:
- 猴子修补 Monkey patch
- 类修饰器
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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