Python_元类
什么是元类
我们知道,实例对象是由类创建的,那么类又是由什么创建的呢? 答案就是元类。
元类基本不会用到,但是就算不用,也应该去熟悉一下概念。
理解类也是对象
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) # 返回:<__main__.ObjectCreator object at 0x0000000001D356A0>
但是,Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。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)自身拥有创建对象(类实例)的能力,而这就是为什么它是一个类的原因。但是,它的本质仍然是一个对象,于是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
- class ObjectCreator(object):
- pass
- # 你可以打印一个类,因为它其实也是一个对象
- print(ObjectCreator) # <class '__main__.ObjectCreator'>
- def print_obj(obj):
- print(obj)
- # 你可以将类做为参数传给函数
- print_obj(ObjectCreator) # <class '__main__.ObjectCreator'>
- # 你可以为类增加属性
- ObjectCreator.new_attribute = 'foo'
- # 查看属性是否存在
- print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')) # 输出True
- # 打印该属性
- print(ObjectCreator.new_attribute) # 输出foo
- # 可以为将类赋值给变量
- new_obj = ObjectCreator
- print(new_obj) # 输出<class '__main__.ObjectCreator'>
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')
- # 函数返回的是类,不是类的实例
- print(MyClass) # 输出:<class '__main__.Foo'>
- # 你可以通过这个类创建类实例,也就是对象
- print(MyClass()) # 输出:<__main__.Foo object at 0x1085ed950
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。
还记得类型函数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:
- class Foo(object):
- pass
- print(type(1)) # 输出<class 'int'>
- print(type("1")) # 输出<class 'str'>
- print(type(Foo())) # 输出<class '__main__.Foo'>
- print(type(Foo)) # 输出<class 'type'>
仔细观察上面的运行结果,发现使用type对FatBoy查看类型是,答案为type, 是不是有些惊讶。
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:
- class Test:
- pass
- # 创建一个Test类实例对象
- print(Test()) # 输出<__main__.Test object at 0x0000000002469128>
可以手动像这样创建:
- # 定义一个Test2类
- test2 = type("Test2", (), {})
- # 创建一个Test2类实例对象
- print(test2()) # 输出<__main__.Test2 object at 0x0000000002119B70>
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,如下:
- # type的第一个实参 Foo 就是类名,然后传递给变量 Foo
- Foo = type("Foo", (), {})
- print(Foo)
- # 查看 Foo 的类描述,就是 Foo 类
- print(help(Foo))
- """
- 输出:
- class Foo(builtins.object)
- | Data descriptors defined here:
- |
- | __dict__
- | dictionary for instance variables (if defined)
- |
- | __weakref__
- | list of weak references to the object (if defined)
- """
使用type创建带有属性的类
创建一个 Animal 类,增加属性 run:跑得很快
- Animal = type("Animal", (), {"run": "跑得很快"})
- print(Animal) # 输出<class '__main__.Animal'>
- print(Animal.run) # 跑得很快
- print(help(Animal))
- """
- class Animal(builtins.object)
- | Data descriptors defined here:
- |
- | __dict__
- | dictionary for instance variables (if defined)
- |
- | __weakref__
- | list of weak references to the object (if defined)
- |
- | ----------------------------------------------------------------------
- | Data and other attributes defined here:
- |
- | run = '跑得很快'
- """
- print(Animal.__dict__)
- """
- {'run': '跑得很快', '__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Animal' objects>,
- '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Animal' objects>, '__doc__': None}
- """
注意:添加的属性是类属性,并不是实例属性
现在我们已经知道 type 的第三个参数是用来设置类属性的,那么第二个参数元组是干什么的呢?
第二个参数元组是用来填写继承的父类名称,演示如下:
- # 定义一个父类
- class Father(object):
- rich = "很有钱"
- # 定义一个儿子类,继承父亲的rich类属性
- Son = type("Son", (Father,), {})
- print(Son.rich) # 输出很有钱
- # 看看 Son 类的MRO顺序
- print(Son.__mro__) # 输出(<class '__main__.Son'>, <class '__main__.Father'>, <class 'object'>)
使用type创建带有方法的类
类通常都会有类方法,下面来看看怎么使用type的方式来创建类方法。
- # 定义一个父类
- class Father(object):
- rich = "很有钱"
- # 定义一个普通的函数,用于加入类充当方法
- def play(self):
- return self.rich
- # 定义一个儿子类,继承父亲的rich类属性
- Son = type("Son", (Father,), {"play": play})
- print(Son.rich)
- son = Son()
- print(son.play) # 返回:<bound method play of <__main__.Son object at 0x000000000284D128>>
- print(son.play()) # 返回:很有钱
上面演示的这个方法属于实例方法,那么静态方法、类方法这些该怎么创建呢?
- # 定义一个父类
- class Father(object):
- rich = "很有钱"
- # 定义一个普通的函数,用于加入类充当方法
- def play(self):
- return self.rich
- # 为类定义静态方法
- @staticmethod
- def static_method():
- return "static method..."
- # 定义一个儿子类,继承父亲的rich类属性
- Son = type("Son", (Father,), {"play": play, "static_method": static_method})
- print(Son.static_method) # 返回:<function static_method at 0x000000000280F2F0>
- print(Son.static_method()) # 返回:static method...
从上面的几个示例,基本已经知道了如何使用type来定义方法。
那么再来思考一下,到底什么是元类
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”来创建出一个对象,这个对象称为“实例对象”
你已经看到了type可以让你像这样做:
- MyClass = type('MyClass', (), {})
- # 查看age整数的类属性
- age = 18
- print(age.__class__) # 输出:<class 'int'>
- # 查看name字符串的类属性
- name = '张三'
- print(name.__class__) # 输出:<class 'str'>
- # 查看函数方法的类属性
- def sell():
- pass
- print(sell.__class__) # 输出:<class 'function'>
- # 查看实例的类属性
- class Foo(object):
- pass
- foo = Foo()
- print(foo.__class__) # 输出:<class '__main__.Foo'>
从上面的示例,大概知道了整型、字符串等等的类属性。那么类(__class__
)的类属性(__class__
)又是什么呢?
- # 查看age整数的类属性
- age = 18
- print(age.__class__.__class__) # 输出:<class 'type'>
- # 查看name字符串的类属性
- name = '张三'
- print(name.__class__.__class__) # 输出:<class 'type'>
- # 查看函数方法的类属性
- def sell():
- pass
- print(sell.__class__.__class__) # 输出:<class 'type'>
- # 查看实例的类属性
- class Foo(object):
- pass
- foo = Foo()
- print(foo.__class__.__class__) # 输出:<class 'type'>
可以看出,不管是什么类型的类,最终的创建元类都是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。
__metaclass__
属性
上面已经知道了如何使用type这个元类来创建类,那么如何创建自己的元类呢??
此情此景需要用到__metaclass__
属性。
其实仔细回想一下,就是类似闭包的处理方式,下面来演示看看。
- class FatBoss(object):
- __metaclass__ = something…
- ...省略...
__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。大致过程:
当你写如下代码时 :
- class FatBossGril(FatBoss):
- pass
FatBossGril
中有__metaclass__
这个属性吗?如果有,那么Python会通过__metaclass__
创建一个名字为FatBossGril
的类(对象)- 如果Python没有找到
__metaclass__
,它会继续在FatBoss
(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。
__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
的类都可以,反正最终还是需要type
的。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(不改变类的内部代码,从而改变类,与闭包的原理相似!)。
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。
python3中
- def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr):
- # 自定义的元类必须包含3个形参
- # 第一个形参(class_name) 会保存类的名字 Foo
- # 第二个形参(class_parents) 会保存类的父类 object
- # 第三个形参(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 = {}
- print("="*30)
- for name, value in class_attr.items():
- print("name=%s and value=%s" % (name, value)) # 打印所有类属性出来
- if not name.startswith("__"):
- new_attr[name.upper()] = value
- print("name.upper()=", name.upper())
- print("value=", value)
- # 调用type来创建一个类
- return type(class_name, class_parents, new_attr)
- class Foo(object, metaclass=upper_attr): # 当没有参数 metacass时,默认调用type
- bar = 'bip'
- print("="*30)
- print("check Foo exist bar attr=", hasattr(Foo, 'bar'))
- print("check Foo exist BAR attr=", hasattr(Foo, 'BAR'))
- f = Foo()
- print("print f.BAR=", f.BAR)
输出结果
- ==============================
- name=__module__ and value=__main__
- name=__qualname__ and value=Foo
- name=bar and value=bip
- name.upper()= BAR
- value= bip
- ==============================
- check Foo exist bar attr= False
- check Foo exist BAR attr= True
- print f.BAR= bip
从上面的例子中,使用元类的方式,将Foo类中的属性bar
修改为BAR
。在这是使用的def 方法
来作为类似元类的做法,下面使用class来定义元类。
- #-*- coding:utf-8 -*-
- #def UpperAttrMetaClass(class_name, class_parents, class_attr):
- class UpperAttrMetaClass(type): # 继承type元类
- # __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, 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 = {}
- print("="*30)
- for name, value in class_attr.items():
- print("name=%s and value=%s" % (name,value)) # 打印所有类属性出来
- if not name.startswith("__"):
- new_attr[name.upper()] = value
- print("name.upper()=",name.upper())
- print("value=",value)
- # 调用type来创建一个类
- return type(class_name, class_parents, new_attr)
- class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass):
- bar = 'bip'
- print("="*30)
- print("check Foo exist bar attr=",hasattr(Foo, 'bar'))
- print("check Foo exist BAR attr=",hasattr(Foo, 'BAR'))
- f = Foo()
- print("print f.BAR=",f.BAR)
输出结果
- ==============================
- name=__module__ and value=__main__
- name=__qualname__ and value=Foo
- name=bar and value=bip
- name.upper()= BAR
- value= bip
- ==============================
- check Foo exist bar attr= False
- check Foo exist BAR attr= True
- print f.BAR= bip
但是,这种方式其实不是OOP。我们直接调用了type,而且我们没有改写父类的__new__方法。现在让我们这样去处理:
- # -*- coding:utf-8 -*-
- # def UpperAttrMetaClass(class_name, class_parents, class_attr):
- 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, 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 = {}
- print("=" * 30)
- for name, value in class_attr.items():
- print("name=%s and value=%s" % (name, value)) # 打印所有类属性出来
- if not name.startswith("__"):
- new_attr[name.upper()] = value
- print("name.upper()=", name.upper())
- print("value=", value)
- # 复用type.__new__方法
- # 这就是基本的OOP编程,没什么魔法。由于type是元类也就是类,因此它本身也是通过__new__方法生成其实例,只不过这个实例是一个类.
- return type.__new__(cls, class_name, class_parents, new_attr)
- class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass):
- bar = 'bip'
- print("=" * 30)
- print("check Foo exist bar attr=", hasattr(Foo, 'bar'))
- print("check Foo exist BAR attr=", hasattr(Foo, 'BAR'))
- f = Foo()
- print("print f.BAR=", f.BAR)
如果使用super方法的话,我们还可以使它变得更清晰一些。
- 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():
- print("name=%s and value=%s" % (name, value)) # 打印所有类属性出来
- if not name.startswith("__"):
- new_attr[name.upper()] = value
- print("name.upper()=", name.upper())
- print("value=", value)
- return super(UpperAttrMetaClass, cls).__new__(cls, class_name, class_parents, new_attr)
- class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass):
- bar = 'bip'
- print("check Foo exist bar attr=", hasattr(Foo, 'bar'))
- print("check Foo exist BAR attr=", hasattr(Foo, 'BAR'))
- f = Foo()
- print("print f.BAR=", f.BAR)
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,日常的业务逻辑开发是不太需要使用到元类的,因为元类是用来拦截和修改类的创建的,用到的场景很少。我能想到最典型的场景就是 ORM。
“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
作者:DevOps海洋的渔夫
链接:https://www.jianshu.com/p/c1ca0b9c777d
Python_元类的更多相关文章
- python之元编程(元类实例)
本实例是元类实例,功能是记录该的子类的类名,并以树状结构展示子类的类名. RegisterClasses继承自type,提供的功能是在__init__接口,为类创建了childrens的集合,并类名保 ...
- python 元类
转载自 http://blog.jobbole.com/21351/ 类也是对象 在理解元类之前,你需要先掌握Python中的类.Python中类的概念借鉴于Smalltalk,这显得有些奇特.在大 ...
- Python语言特性之2:元类
问题:Python中的元类(metaclasses)是什么?一般使用它干什么? 原地址:http://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-meta ...
- python基础——使用元类
python基础——使用元类 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. ...
- [python]python元类
这两天在看Django框架,里面的filter实现原理搞不明白,最后发现跟python的元类有关系. 原文:http://stackoverflow.com/questions/100003/what ...
- Python基础:元类
一.概述 二.经典阐述 三.核心总结 1.类的创建过程 2.元类的使用惯例 四.简单案例 1.默认行为 2.使用元类 五.实践为王 一.概述 Python虽然是多范式的编程语言,但它的数据模型却是 纯 ...
- Python中的元类和__metaclass__
1.什么是元类 元类让你来定义某些类是如何被创建的,从根本上说,赋予你如何创建类的控制权.可以把元类想成是一个类中类,或是一个类,它的实例是其它的类.当某个类调用type()函数时,你就会看到它到底是 ...
- 深刻理解Python中的元类metaclass(转)
本文由 伯乐在线 - bigship 翻译 英文出处:stackoverflow 译文:http://blog.jobbole.com/21351/ 译注:这是一篇在Stack overflow上很热 ...
- 元类metaClass
metaClass 实现动态改变对象的能力,这点特别像python(metaClass),Python中类(不是元类)的概念借鉴于Smalltalk groovy demo: class Person ...
随机推荐
- 阿里云esc 登录时的相关提示
1. 如果该ecs 未绑定密钥对,可以通过常规的用户名密码登录 2. 如果该 ecs 绑定了密钥对,则需要通过私钥进行登录 3. 如果使用 比如 securityCRT 登录时报 " A p ...
- C/C++语言结构体指针的使用
C/C++语言结构体指针的使用 主要内容 结构体的使用 - 定义,赋值,结构体指针 结构体作为函数参数的使用 指针的使用 代码内容重点 结构体的使用 - 定义,赋值,结构体指针 结构体作为函数参数的使 ...
- bjdctf_2020_router
这道题其实主要考linux下的命令.我们来试一下!!! 可以看到,只要我们在命令之间加上分号,就可以既执行前面的命令,又执行后面的命令... 这道题就不看保护了,直接看一下关键的代码. 这里可以看到s ...
- ORALE 误删表 Flashback 恢复表
昨天因为种种原因误删了很多表(160多个),一下炸了锅. 我知道影响很大,第一时间想到使用 Flashback 恢复过来.Flashback 听过很久,但是没真正上手过,恢复之后发现使用起来也很简单. ...
- 1、学习算法和刷题的框架思维——Go版
前情提示:Go语言学习者.本文参考https://labuladong.gitee.io/algo,代码自己参考抒写,若有不妥之处,感谢指正 关于golang算法文章,为了便于下载和整理,都已开源放在 ...
- SpringCloud (一) Eureka
Eureka Eureka 是一个服务治理组件,它主要包括服务注册和服务发现,主要用来搭建服务注册中心. Eureka 是一个基于 REST 的服务,用来定位服务,进行中间层服务器的负载均衡和故障转移 ...
- Python第二周 str的方法
str.start #!/usr/bin/env python # Author:Zhangmingda while True: cmd = input('输入字符:')#.strip() print ...
- libevent实现多线程
libevent并不是线程安全的,但这不代表libevent不支持多线程模式.前几天在微博上看到ruanyf发了条微博说到apache和nginx的并发模型,看到评论很多人都说不对于是自己又查了下,总 ...
- 在react项目中使用require引入图片不生效
如果使用create-react-app和require导入图像,require返回一个ES模块而不是字符串.这是因为在file-loader中,esModule选项是默认启用的. 用以下方式之一导入 ...
- SpringBoot整合Apache Shiro
Subject 用户主体 (把操作交给SecurityManager)SecurityManager 安全管理器 (关联Realm)Realm Shiro连接数据的桥梁 引入maven依赖 < ...