Python中的元類別介紹
- 巴扎黑原創
- 2017-09-03 12:03:021144瀏覽
譯註：這是一篇在Stack overflow上很熱的貼文。提問者自稱已經掌握了有關Python OOP程式設計中的各種概念，但始終覺得元類別(metaclass)難以理解。他知道這肯定和自省有關，但仍然覺得不太明白，希望大家可以給一些實際的例子和程式碼片段以幫助理解，以及在什麼情況下需要進行元編程。於是e-satis同學給了神一般的回复，該回复獲得了985點的讚同點數，更有人評論說這段回复應該加入到Python的官方文檔中去。而e-satis同學本人在Stack Overflow的聲望積分也高達64271分。以下就是這篇精彩的回應（提示：非常長）
類別也是物件
在理解元類別之前，你需要先掌握Python中的類別。 Python中類別的概念藉鑑於Smalltalk，這顯得有些奇特。在大多數程式語言中，類別就是一組用來描述如何產生一個物件的程式碼段。在Python中這一點仍然成立：
>>> class ObjectCreator(object): … pass … >>> my_object = ObjectCreator() >>> print my_object
2fe12fb92c3572ac5fec25f5d2c9b607
但是，Python中的類別還遠不止如此。類別同樣也是一種物件。是的，沒錯，就是對象。只要你使用關鍵字class，Python解釋器在執行的時候就會建立一個物件。下面的程式碼片段：
>>> class ObjectCreator(object): … pass …
將在記憶體中建立一個對象，名字就是ObjectCreator。這個物件（類別）本身擁有創建物件（類別實例）的能力，而這就是為什麼它是一個類別的原因。但是，它的本質仍然是一個對象，於是乎你可以對它做如下的操作：
1) 你可以將它賦值給一個變數
2) 你可以拷貝它
3) 你可以為它增加屬性
4) 你可以將它傳遞為函數參數
#下面是範例：
>>> print ObjectCreator
# 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
>>> def echo(o):
… print o
…
>>> echo(ObjectCreator)
# 你可以将类做为参数传给函数
>>> 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="">動態地創建類別
因為類別也是對象，你可以在運行時動態的創建它們，就像其他任何對像一樣。首先，你可以在函數中建立類，使用class關鍵字即可。
>>> 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>>> 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="">
但這還不夠動態，因為你還是需要自己寫整個類別的程式碼。由於類別也是對象，所以它們必須是透過什麼東西來產生的才對。當你使用class關鍵字時，Python解釋器會自動建立這個物件。但就和Python中的大多數事情一樣，Python仍然提供給你手動處理的方法。還記得內建函數type嗎？這個古老但強大的函數能夠讓你知道一個物件的類型是什麼，就像這樣：
>>> print type(1)
>>> print type("1")
>>> print type(ObjectCreator)
>>> print type(ObjectCreator())這裡，type有一種完全不同的能力，它也能動態的創建類別。 type可以接受一個類別的描述作為參數，然後傳回一個類別。 （我知道，根據傳入參數的不同，同一個函數擁有兩種完全不同的用法是一件很愚蠢的事情，但這在Python中是為了保持向後相容性）
type可以像這樣工作：
type(類別名稱, 父類別的元組（針對繼承的情況，可以為空），包含屬性的字典（名稱和值）)
例如下面的程式碼：
>>> class MyShinyClass(object): … pass
可以手動像這樣建立：
>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {})
# 返回一个类对象
>>> print MyShinyClass
>>> print MyShinyClass()
# 创建一个该类的实例
<__main__.myshinyclass object="" at="" 0x8997cec="">你會發現我們使用「MyShinyClass」作為類別名，也可以把它當作一個變數來當作類別的參考。類別和變數是不同的，這裡沒有任何理由把事情弄的複雜。
type 接受一個字典來為類別定義屬性，因此
>>> class Foo(object): … bar = True
可以翻譯為：
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})並且可以將Foo當成一個普通的類別一樣使用：
>>> print Foo >>> print Foo.bar True >>> f = Foo() >>> print f <__main__.foo object="" at="" 0x8a9b84c=""> >>> print f.bar True
當然，你可以向這個類別繼承，所以，如下的程式碼：
>>> class FooChild(Foo): … pass
就可以寫成：
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})
>>> print FooChild
>>> print FooChild.bar
# bar属性是由Foo继承而来
True最終你會希望為你的類別增加方法。只需要定義一個有著恰當簽名的函數並將其作為屬性賦值就可以了。
>>> def echo_bar(self):
… print self.bar
…
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
>>> hasattr(Foo, 'echo_bar')
False
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar')
True
>>> my_foo = FooChild()
>>> my_foo.echo_bar()
True你可以看到，在Python中，類別也是對象，你可以動態的創建類別。這就是當你使用關鍵字class時Python在幕後做的事情，而這就是透過元類別來實現的。
到底什麼是元類別（終於到主題了）
元類別就是用來建立類別的「東西」。你創建類別就是為了創建類別的實例對象，不是嗎？但是我們已經學習到了Python中的類別也是物件。好吧，元類別就是用來創建這些類別（物件）的，元類別就是類別的類，你可以這樣理解為：
MyClass = MetaClass() MyObject = MyClass()
你已經看到了type可以讓你像這樣做：
MyClass = type('MyClass', (), {})這是因為函數type其實是一個元類別。 type就是Python在背後用來創建所有類別的元類別。現在你想知道那為什麼type會全部採用小寫形式而不是Type呢？好吧，我猜這是為了和str保持一致性，str是用來創建字串物件的類，而int是用來創建整數物件的類別。 type就是創建類別物件的類別。你可以透過檢查__class__屬性來看到這一點。 Python中所有的東西，注意，我是指所有的東西──都是物件。這包括整數、字串、函數以及類別。它們全部都是對象，而且它們都是從一個類別創建而來。
>>> age = 35 >>> age.__class__ >>> name = 'bob' >>> name.__class__ >>> def foo(): pass >>>foo.__class__ >>> class Bar(object): pass >>> b = Bar() >>> b.__class__
现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？
>>> a.__class__.__class__ >>> age.__class__.__class__ >>> foo.__class__.__class__ >>> b.__class__.__class__
因此，元类就是创建类这种对象的东西。如果你喜欢的话，可以把元类称为“类工厂”（不要和工厂类搞混了:D） 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
你可以在写一个类的时候为其添加__metaclass__属性。
class Foo(object):
__metaclass__ = something…
[…]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)，但是类对象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会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类对象（我说的是类对象，请紧跟我的思路）。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。
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（我知道，某些名字里带有‘class’的东西并不需要是一个class，画画图理解下，这很有帮助）。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
# 元类会自动将你通常传给‘type’的参数作为自己的参数传入
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
'''返回一个类对象，将属性都转为大写形式'''
# 选择所有不以'__'开头的属性
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
# 将它们转为大写形式
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
# 通过'type'来做类对象的创建
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
__metaclass__ = upper_attr
# 这会作用到这个模块中的所有类
class Foo(object):
# 我们也可以只在这里定义__metaclass__，这样就只会作用于这个类中
bar = 'bip'
print hasattr(Foo, 'bar')
# 输出: False
print hasattr(Foo, 'BAR')
# 输出:True
f = Foo()
print f.BAR
# 输出:'bip'现在让我们再做一次，这一次用一个真正的class来当做元类。
# 请记住，'type'实际上是一个类，就像'str'和'int'一样
# 所以，你可以从type继承
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__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
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:
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
# 复用type.__new__方法
# 这就是基本的OOP编程，没什么魔法
return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)你可能已经注意到了有个额外的参数upperattr_metaclass，这并没有什么特别的。类方法的第一个参数总是表示当前的实例，就像在普通的类方法中的self参数一样。当然了，为了清晰起见，这里的名字我起的比较长。但是就像self一样，所有的参数都有它们的传统名称。因此，在真实的产品代码中一个元类应该是像这样的：
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__')
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return type.__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)
如果使用super方法的话，我们还可以使它变得更清晰一些，这会缓解继承（是的，你可以拥有元类，从元类继承，从type继承）
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的了。使用到元类的代码比较复杂，这背后的原因倒并不是因为元类本身，而是因为你通常会使用元类去做一些晦涩的事情，依赖于自省，控制继承等等。确实，用元类来搞些“黑暗魔法”是特别有用的，因而会搞出些复杂的东西来。但就元类本身而言，它们其实是很简单的：
1) 拦截类的创建
2) 修改类
3) 返回修改之后的类
为什么要用metaclass类而不是函数?
由于__metaclass__可以接受任何可调用的对象，那为何还要使用类呢，因为很显然使用类会更加复杂啊？这里有好几个原因：
1） 意图会更加清晰。当你读到UpperAttrMetaclass(type)时，你知道接下来要发生什么。
2） 你可以使用OOP编程。元类可以从元类中继承而来，改写父类的方法。元类甚至还可以使用元类。
3） 你可以把代码组织的更好。当你使用元类的时候肯定不会是像我上面举的这种简单场景，通常都是针对比较复杂的问题。将多个方法归总到一个类中会很有帮助，也会使得代码更容易阅读。
4） 你可以使用__new__, __init__以及__call__这样的特殊方法。它们能帮你处理不同的任务。就算通常你可以把所有的东西都在__new__里处理掉，有些人还是觉得用__init__更舒服些。
5） 哇哦，这东西的名字是metaclass，肯定非善类，我要小心！
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
元类的主要用途是创建API。一个典型的例子是Django ORM。它允许你像这样定义：
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()但是如果你像这样做的话：
guy = Person(name='bob', age='35') print guy.age
这并不会返回一个IntegerField对象，而是会返回一个int，甚至可以直接从数据库中取出数据。这是有可能的，因为models.Model定义了__metaclass__， 并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂hook。Django框架将这些看起来很复杂的东西通过暴露出一个简单的使用元类的API将其化简，通过这个API重新创建代码，在背后完成真正的工作。
结语
首先，你知道了类其实是能够创建出类实例的对象。好吧，事实上，类本身也是实例，当然，它们是元类的实例。
>>>class Foo(object): pass >>> id(Foo)
Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。你可以通过其他两种技术来修改类：
1） Monkey patching
2) class decorators
当你需要动态修改类时，99%的时间里你最好使用上面这两种技术。当然了，其实在99%的时间里你根本就不需要动态修改类 :D
以上是Python中的元類別介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！