理解python的metaclass(元类)

前言

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这篇博客是我在stack overflow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，可以点击此链接去查看原回复。

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 
  
   
  
   
  
  >>> def echo(o): 
  
  ...     print(o) 
  
  ... 
  
  >>> echo(ObjectCreator) # 作为参数传值给函数 
  
   
  
   
  
  >>> 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 
  
   
  
  >>> 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)) 
  
   
  
  >>> print(type("1")) 
  
   
  
  >>> print(type(ObjectCreator)) 
  
   
  
  >>> print(type(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) 
  
   
  
  >>> 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__ 
  
   
  
   
  
  >>> name = 'bob' 
  
  >>> name.__class__ 
  
   
  
   
  
  >>> def foo(): pass 
  
  >>> foo.__class__ 
  
   
  
   
  
  >>> class Bar(object): pass 
  
  >>> b = Bar() 
  
  >>> b.__class__

那么，__class__的__class__又是什么呢?

 
 
  
  >>> age.__class__.__class__ 
  
   
  
  >>> name.__class__.__class__ 
  
   
  
  >>> foo.__class__.__class__ 
  
   
  
  >>> b.__class__.__class__

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... 
  
      [...]

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***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***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、***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实现的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

网页题目：理解python的metaclass(元类)
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