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.py模块:

  1. class Hello(object):
  2. def hello(self, name='world'):
  3. print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时,就会依次执行该模块的所有语句,执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象,测试如下:

  1. >>> from hello import Hello
  2. >>> h = Hello()
  3. >>> h.hello()
  4. Hello, world.
  5. >>> print(type(Hello))
  6. <class 'type'>
  7. >>> print(type(h))
  8. <class 'hello.Hello'>

type()函数可以查看一个类型或变量的类型,

Hello是一个class,它的类型就是type,     -------一个类的类型是type,

h是一个实例,它的类型就是class Hello。-------一个实例的类型就是创建它的类。

我们说class的定义是运行时动态创建的,而创建class的方法就是使用type()函数

type()函数既可以返回一个对象的类型,又可以创建出新的类,比如,我们可以通过type()函数创建出Hello类,而无需通过class Hello(object)...的定义:

  1. >>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
  2. print('Hello, %s.' % name)
  3.  
  4. >>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
  5. >>> h = Hello()
  6. >>> h.hello()
  7. Hello, world.
  8. >>> print(type(Hello))
  9. <class 'type'>
  10. >>> print(type(h))
  11. <class '__main__.Hello'>

像type()这样可以创建类的函数,我们叫它工厂函数(它和类的方法以及一般的功能函数是有本质区别的)。
python内部还有很多其他工厂函数,一些我们熟悉的内置方法都是由工厂函数创建的。

要创建一个class对象,type()函数依次传入3个参数:

  1. class的名称
  2. 继承的父类元组,注意Python支持多重继承,如果只有一个父类,别忘了tuple的单元素写法
  3. 包含属性的字典(名称和值);class的方法名称与函数绑定,这里把函数fn绑定到方法名hello

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的,因为Python解释器遇到class定义时,仅仅是扫描一下class定义的语法,然后调用type()函数创建出class

  正常情况下,我们都用class Xxx...来定义类,但是,type()函数也允许我们动态创建出类来,也就是说,动态语言本身支持运行期动态创建类,这和静态语言有非常大的不同,要在静态语言运行期创建类,必须构造源代码字符串再调用编译器,或者借助一些工具生成字节码实现,本质上都是动态编译,会非常复杂。

metaclass

  除了使用type()动态创建类以外,要控制类的创建行为,还可以使用metaclass。

  metaclass,直译为元类,简单的解释就是:类的生成器。

  先定义metaclass,然后创建类。

  连接起来就是:先定义metaclass,就可以创建类,最后创建实例。

  所以,metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说,你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

  metaclass是Python面向对象里最难理解,也是最难使用的魔术代码。正常情况下,你不会碰到需要使用metaclass的情况,所以,以下内容看不懂也没关系,因为基本上你不会用到。

  我们先看一个简单的例子,这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法:

  定义ListMetaclass按照默认习惯,metaclass的类名总是以Metaclass结尾,以便清楚地表示这是一个metaclass

  1. # metaclass是类的模板,所以必须从`type`类型派生:
  2. class ListMetaclass(type):
  3. def __new__(cls, name, bases, attrs):
  4. attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
  5. return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

  调用ListMetaclass来创建/修改类,传入关键字参数metaclass

  1. class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
  2. pass

当我们传入关键字参数metaclass时,魔术就生效了,它指示Python解释器在创建MyList时,要通过ListMetaclass.__new__()来创建,在此,我们可以修改类的定义,比如,加上新的方法,然后,返回修改后的定义。

  __new__()方法接收到的参数依次是:

  1. 当前准备创建的类的实例(类方法的第一个参数总是表示当前的实例cls,就像在普通的类方法中的self参数一样)

  2. 类的名字

  3. 类继承的父类集合

  4. 类的方法集合

测试一下MyList是否可以调用add()方法:

  1. >>> L = MyList()
  2. >>> L.add(1)
  3. >> L
  4. [1]

而普通的list显然是没有add()方法的。

  我们再看一个用metaclass来实现单例的例子,借此来整体了解一个元类的使用流程(如果你不知道什么是单例, 那么也没关系,这就是一个元类实现的简单例子,看完你就明白了):

  1. class Singleton(type):
  2.  
  3.   def __init__(cls, name, bases, dict):
  4.     super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)
  5.     cls.instance = None
  6.  
  7.   def __call__(cls, *args, **kw):
  8.     if cls.instance is None:
  9.       cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
  10.     return cls.instance
  11.  
  12. class MyClass(object):
  13.   __metaclass__ = Singleton
  14.  
  15. print (MyClass())
  16. print (MyClass())
  1.  

  动态修改有什么意义?直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗?正常情况下,确实应该直接写,通过metaclass修改纯属变态。

  但是,总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

  ORM全称“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,就是把关系数据库的一行映射为一个对象,也就是一个类对应一个表,这样,写代码更简单,不用直接操作SQL语句。

  要编写一个ORM框架,所有的类都只能动态定义,因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

  

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步,就是先把调用接口写出来。比如,使用者如果使用这个ORM框架,想定义一个User类来操作对应的数据库表User,我们期待他写出这样的代码:

  1. class User(Model):
  2. # 定义类的属性到列的映射:
  3. id = IntegerField('id')
  4. name = StringField('username')
  5. email = StringField('email')
  6. password = StringField('password')
  7.  
  8. # 创建一个实例:
  9. u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
  10. # 保存到数据库:
  11. u.save()

  其中,父类Model和属性类型StringFieldIntegerField是由ORM框架提供的,剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂,但ORM的使用者用起来却异常简单。

  

现在,我们就按上面的接口来实现该ORM。

   首先来定义Field类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型:

  1. class Field(object):
  2.  
  3. def __init__(self, name, column_type):
  4. self.name = name
  5. self.column_type = column_type
  6.  
  7. def __str__(self):
  8. return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringFieldIntegerField等等:

  1. class StringField(Field):
  2.  
  3. def __init__(self, name):
  4. super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')
  5.  
  6. class IntegerField(Field):
  7.  
  8. def __init__(self, name):
  9. super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步,就是编写最复杂的ModelMetaclass了:

  1. class ModelMetaclass(type):
  2.  
  3. def __new__(cls, name, bases, attrs):
  4. if name=='Model':
  5. return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
  6. print('Found model: %s' % name)
  7. mappings = dict()
  8. for k, v in attrs.items():
  9. if isinstance(v, Field):
  10. print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
  11. mappings[k] = v
  12. for k in mappings.keys():
  13. attrs.pop(k)
  14. attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
  15. attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
  16. return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

以及基类Model

  1. class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):
  2.  
  3. def __init__(self, **kw):
  4. super(Model, self).__init__(**kw)
  5.  
  6. def __getattr__(self, key):
  7. try:
  8. return self[key]
  9. except KeyError:
  10. raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
  11.  
  12. def __setattr__(self, key, value):
  13. self[key] = value
  14.  
  15. def save(self):
  16. fields = []
  17. params = []
  18. args = []
  19. for k, v in self.__mappings__.items():
  20. fields.append(v.name)
  21. params.append('?')
  22. args.append(getattr(self, k, None))
  23. sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
  24. print('SQL: %s' % sql)
  25. print('ARGS: %s' % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时,Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass,如果没有找到,就继续在父类Model中查找metaclass,找到了,就使用Model中定义的metaclassModelMetaclass来创建User类,也就是说,metaclass可以隐式地继承到子类,但子类自己却感觉不到

  在ModelMetaclass中,一共做了几件事情:

  1. 排除掉对Model类的修改

  2. 在当前类(比如User)中查找定义的类的所有属性,如果找到一个Field属性,就把它保存到一个__mappings__的dict中,同时从类属性中删除该Field属性,否则,容易造成运行时错误(实例的属性会遮盖类的同名属性)

  3. 把表名保存到__table__中,这里简化为表名默认为类名

  在Model类中,就可以定义各种操作数据库的方法,比如save()delete()find()update等等。

  我们实现了save()方法,把一个实例保存到数据库中。因为有表名,属性到字段的映射和属性值的集合,就可以构造出INSERT语句。

编写代码试试:

  1. u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
  2. u.save()

输出如下

  可以看到,save()方法已经打印出了可执行的SQL语句,以及参数列表,只需要真正连接到数据库,执行该SQL语句,就可以完成真正的功能。

  不到100行代码,我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架。

小结

metaclass是Python中非常具有魔术性的对象,它可以改变类创建时的行为。这种强大的功能使用起来务必小心。

 

 

参考源码:

  1. #python 使用元类 示例
  2. #2016-8-30 19:37:49
  3. #MengmengCoding
  4. # -*- coding: utf-8 -*-
  5.  
  6. #可以通过type()函数创建出Hello类,而无需通过class Hello(object)...的定义
  7. #即可通过type()在运行期间动态创建类,而不像其它静态语言需先定义类,才使用
  8.  
  9. def fn(self,name='Shuke'): #先定义函数
  10. print('Hello, %s.' %name)
  11.  
  12. HelloClass=type('HelloClass',(object,),dict(hello=fn)) #创建HelloClass类
  13.  
  14. h=HelloClass() #实例化一个HelloClass
  15. print('call h.hello():')
  16. h.hello()
  17. print('type(HelloClass) =', type(HelloClass))
  18. print('type(h)=',type(h))
  19. #输出:
  20. '''
  21. call h.hello():
  22. Hello, Shuke.
  23. type(HelloClass) = <class 'type'>
  24. type(h)= <class '__main__.HelloClass'>
  25. '''
  26. #---------------------------------------------------------------------------#
  27. '''
  28. 使用type()创建一个class对象的要点:
  29. *****************************************************************************
  30. 要创建一个class对象,type()函数依次传入3个参数:
  31. 1、class的名称;
  32. 2、继承的父类集合,注意Python支持多重继承,
  33. 如果只有一个父类,别忘了tuple的单元素写法;
  34. 3、包含属性的字典(名称和值);class的方法名称与函数绑定,这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。
  35. *****************************************************************************
  36. '''
  37. #---------------------------------------------------------------------------#
  38.  
  39. #可以使用meraclass创建类,修改类的行为
  40. #eg:使用metaclass给自定义的MyList增加一个add方法
  41.  
  42. #metaclass是创建类,所以必须从'type'类型派生:
  43. class ListMetaclass(type): #按照默认习惯,metaclass的类名总是以Metaclass结尾,以便清楚地表示这是一个metaclass
  44. # __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
  45. # __new__是用来创建对象并返回之的方法
  46. # 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
  47. # 你很少用到__new__,除非你希望能够控制对象的创建
  48. # 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__
  49. def __new__(cls,name,bases,attrs):
  50. attrs['add']=lambda self,value: self.append(value)
  51. return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
  52.  
  53. #指示使用ListMetaclass来定制类
  54. '''
  55. 传入关键字参数metaclass时
  56. 它指示Python解释器在创建MyList时,要通过ListMetaclass.__new__()来创建,
  57. 在此,我们可以修改类的定义,
  58. 比如,加上新的方法,然后,返回修改后的定义
  59. '''
  60. class MyList(list,metaclass=ListMetaclass): #MyList继承list类,且使用ListMetaclass来定制类
  61. pass
  62.  
  63. L=MyList()
  64. L.add(1)
  65. L.add(2)
  66. L.add(3)
  67. L.add('END')
  68. print(L)
  69. #输出:[1, 2, 3, 'END']
  70. '''
  71. __new__()方法接收到的参数依次是:
  72. 1、当前准备创建的类的实例(类方法的第一个参数总是表示当前的实例,
  73. 就像在普通的类方法中的self参数一样)
  74.  
  75. 2、类的名字;
  76.  
  77. 3、类继承的父类集合;
  78.  
  79. 4、类的方法集合。
  80. '''
  81.  
  82. #练习:
  83. #尝试编写一个ORM(Object Relational Mapping)框架
  84.  
  85. #首先来定义Field类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型
  86.  
  87. class Field(object):
  88.  
  89. def __init__(self,name,column_type):
  90. self.name=name
  91. self.column_type=column_type
  92.  
  93. def __str__(self):
  94. #自定义print时输出的字符串:<Field:name>
  95. return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)
  96.  
  97. #在Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringField,IntegerField等等
  98.  
  99. class StringField(Field):
  100.  
  101. def __init__(self,name):
  102. #子类里访问父类的同名属性,而又不想直接引用父类的名字
  103. #此时可使用super()
  104. super(StringField,self).__init__(name,'varchar(100)')
  105.  
  106. class IntegerField(Field):
  107.  
  108. def __init__(self,name):
  109. super(IntegerField,self).__init__(name,'bigint')
  110.  
  111. #编写ModelMetaclass
  112. class ModelMetaclass(type):
  113.  
  114. def __new__(cls,name,bases,attrs):
  115. if name=='Model':
  116. # 通过'type'来做类对象的创建
  117. return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
  118. print('Found model: %s' %name)
  119. mappings=dict()
  120. for k,v in attrs.items():
  121. if isinstance(v,Field):
  122. print('Found mapping: %s ==> %s' %(k,v))
  123. mappings[k]=v
  124. for k in mappings.keys():
  125. attrs.pop(k) #剔除
  126. attrs['__mappings__']=mappings #保存属性和列的映射关系
  127. attrs['__table__']=name #假设表名和类名一致
  128. return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
  129.  
  130. class Model(dict,metaclass=ModelMetaclass):
  131.  
  132. def __init__(self,**kw):
  133. super(Model,self).__init__(**kw)
  134.  
  135. def __getattr__(self,key): #当使用点号获取实例属性时,如果属性不存在就自动调用__getattr__方法
  136. try:
  137. return self[key]
  138. except KeyError:
  139. raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
  140.  
  141. def __setattr__(self,key,value): #__setattr__当设置类实例属性时自动调用
  142. self[key]=value
  143.  
  144. def save(self):
  145. fields=[]
  146. params=[]
  147. args=[]
  148. for k,v in self.__mappings__.items():
  149. fields.append(v.name)
  150. params.append('?')
  151. args.append(getattr(self,k,None))
  152. sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
  153. print('SQL: %s' %sql)
  154. print('ARGS: %s' %str(args))
  155.  
  156. #testing code:
  157. class User(Model):
  158. id = IntegerField('id')
  159. name = StringField('username')
  160. email = StringField('email')
  161. password = StringField('password')
  162.  
  163. u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
  164. u.save()
  165.  
  166. #输出:
  167. '''
  168. Found model: User
  169. Found mapping: name ==> <StringField:username>
  170. Found mapping: password ==> <StringField:password>
  171. Found mapping: id ==> <IntegerField:id>
  172. Found mapping: email ==> <StringField:email>
  173. SQL: insert into User (password,id,email,username) values (?,?,?,?)
  174. ARGS: ['my-pwd', 12345, 'test@orm.org', 'Michael']
  175. '''

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