什么是元编程
软件开发中很重要的一条原则就是“不要重复自己的工作(Don’t repeat youself)”,也就是说当我们需要复制粘贴代码时候,通常都需要寻找一个更加优雅的解决方案,在python中,这类问题常常会归类为“元编程”
元编程目的
是创建函数和类,并用他们操作代码(例如修改,生成,或者包装自己已有的代码)。尽可能的使代码优雅简洁。具体而言,通过编程的方法,在更高的抽象层次上对一种层次的抽象的特性进行修改
元编程应用
给函数添加一个包装(装饰器)
关于装饰器的参考链接:
注意:对wraps装饰器的使用进行补充说明,在类装饰器中使用闭包会导致生成的对象不再是被装饰的类的实例,而是在装饰器函数创建的子类的实例,这会影响__name__和__doc__等属性,在上篇我们使用@wraps装饰器对函数装饰器进行操作让问题得到解决,但在类装饰器中这一方法无效。
元类
在理解元类之前,您需要掌握Python中的类。Python对于从Smalltalk语言借用的类是非常奇怪的。在大多数语言中,类只是描述如何生成对象的代码片段。在Python中也是如此:
>>> class ObjectCreator(object):... pass...>>> my_object = ObjectCreator()>>> print(my_object)<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>
一旦使用关键字class
,Python就会执行它并创建一个OBJECT。指示
>>> class ObjectCreator(object):... pass...
在内存中创建一个名为“ObjectCreator”的对象。这个对象(类)本身能够创建对象(实例),这就是为什么它是一个类。但是,它仍然是一个对象,因此:
-
- 您可以将其分配给变量
- 你可以复制它
- 你可以添加属性
- 您可以将其作为函数参数传递
例如:
>>> print(ObjectCreator) # you can print a class because it's an object>>> def echo(o):... print(o)...>>> echo(ObjectCreator) # you can pass a class as a parameter >>> 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 # you can assign a class to a variable>>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute)foo>>> print(ObjectCreatorMirror())<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
动态创建类
由于类是对象,因此您可以像任何对象一样动态创建它们。首先,您可以使用class
以下命令在函数中创建类:
>>> 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>
但它还不是我们想要的,创建类应该有更优的方法,由于类是对象,因此它们必须由某些东西生成。
使用class
关键字时,Python会自动创建此对象。但与Python中的大多数内容一样,它为您提供了手动执行此操作的方法。我们可用通过type函数查看对象的类型:
>>> print(type(1))>>> print(type("1")) >>> print(type(ObjectCreator)) >>> print(type(ObjectCreator()))
除了可以查看数据类型外,还
有一个特殊的能力,它也可以动态创建类。type
可以将类的描述作为参数,并返回一个类。查看type内部原理
:
type(name of the class, tuple of the parent class (for inheritance, can be empty), dictionary containing attributes names and values)
例如:
>>> class MyShinyClass(object):... pass
可以通过以下方式手动创建:
>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # returns a class object>>> print(MyShinyClass)>>> print(MyShinyClass()) # create an instance with the class<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>
type
接受字典来定义类的属性。所以:
>>> class Foo(object):... bar = True
可以翻译成:
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
并用作普通类:
>>> print(Foo)>>> print(Foo.bar)True>>> f = Foo()>>> print(f)<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>>>> print(f.bar)True
当然,你可以继承它,所以:
>>> class FooChild(Foo):... pass
会解释成:
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})>>> print(FooChild)>>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from FooTrue
最后,如果想要为我们创建的类添加方法,只需使用正确的签名定义函数并将其指定为属性即可。
>>> 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
在动态创建类之后,您可以添加更多方法,就像向正常创建的类对象添加方法一样。
>>> def echo_bar_more(self):... print('yet another method')...>>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')True
在Python中,类是对象,您可以动态地动态创建类。这是Python在您使用关键字时所执行的操作class
,它通过使用元类来实现。
什么是元类(终于讲到重点了)
元类是创建类的“类”。我们可以定义类来创建实例,python一切皆对象,类也不列外,它是通过元类来创建。类是创建实例的蓝图,元类是创建类的蓝图。可以很容易地看出,Python类中也需要是第一类对象才能启用此行为。
例如:
MyClass = MetaClass()my_object = MyClass()
通过type来创建:
MyClass = type('MyClass', (), {})
这是因为该函数type
实际上是一个元类。type
是Python用于在幕后创建所有类的元类。
为什么是小写type而不是大学Type?
type与str
创建字符串对象int
的类创建整数对象的类类似,它也只是创建类对象的类。我们通过检查__class__
属性来查看。
一切,一切,一切重要的事情说三遍,都是Python中的一个对象。这包括整数,字符串,函数和类。所有这些都是对象。所有这些都是从一个类创建的:
>>> 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__
?
>>> age.__class__.__class__>>> name.__class__.__class__ >>> foo.__class__.__class__ >>> b.__class__.__class__
因此,元类只是创建类对象的东西。我们也称它为类工厂
type
是Python使用的内置元类,我们也可以创建自己的元类。
__mataClass__属性
在Python 2中,我们在编写类时添加属性:
class Foo(object): __metaclass__ = something... [...]
如果引用__mataClass__属性,python将使用元类类创建Foo,但是这样class Foo(object),类对象Foo并不是在内存中创建的
Python将会在父类中查找__metaclass__,如果没有,就继续向父类的父类查找,如果还是没有,就在模块中找,还是没有的话就用缺省的MetaClass即type
创建类。
当你这样做时:
class Foo(Bar): pass
Python会执行以下操作:
如果有__metaclass__
属性,将会在内存中创建一个类对象,名称Foo
使用是__metaclass__
。如果Python找不到__metaclass__
,它将__metaclass__
在MODULE级别查找,并尝试执行相同的操作(但仅适用于不继承任何内容的类,基本上是旧式类)。
如果还是找不到__metaclass__
,它将使用Bar
's(第一个父级)自己的元类(可能是默认的type
)来创建类对象。
Python中的元类3
在Python 3中更改了设置元类的语法:
class Foo(object, metaclass=something): ...
即__metaclass__
不再使用该属性,而是支持基类列表中的关键字参数。但是并不会影响元类的功能。
python3中我们可以将属性作为关键字参数传递给元类,如下所示:
class Foo(object, metaclass=something, kwarg1=value1, kwarg2=value2): ...
自定义元类
一个类没有声明自己的元类,默认他的元类就是type,除了使用元类type,用户也可以通过继承type来自定义元类
自定义元类的主要目的是:
-
- 拦截类的创建
- 读取类的信息,可以做修改
- 返回新的类
通过传入不同的字符串动态的创建不同的类
def create_class(name): if name == 'user': class User: def __str__(self): return "user" return User elif name == "company": class Company: def __str__(self): return "company" return Companyif __name__ == '__main__': Myclass = create_class("user") my_obj = Myclass() print(my_obj) #user print(type(my_obj)) #.User'>
用type创建
# 一个简单type创建类的例子#type(object_or_name, bases, dict)#type里面有三个参数,第一个类名,第二个基类名,第三个是属性User = type("User",(),{"name":"derek"})my_obj = User()print(my_obj.name) #derek
#带方法的创建 def say(self): #必须加self return "i am derek"User = type("User",(),{"name":"derek","say":say})my_obj = User()print(my_obj.name) #derekprint(my_obj.say()) #i am derek
让type创建的类继承一个基类
def say(self): #必须加self return "i am derek"class BaseClass: def answer(self): return "i am baseclass"#type里面有三个参数,第一个类名,第二个基类名,第三个是属性User = type("User",(BaseClass,),{"name":"derek","say":say})if __name__ == '__main__': my_obj = User() print(my_obj.name) #d erek print(my_obj.say()) # i am derek print(my_obj.answer()) # i am baseclass
但是在实际编码中,我们一般不直接用type去创建类,而是用元类的写法,自定义一个元类metaclass去创建
# 把User类创建的过程委托给元类去做,这样代码的分离性比较好class MetaClass(type): def __new__(cls, *args, **kwargs): return super().__new__(cls,*args, **kwargs)class User(metaclass=MetaClass): def __init__(self,name): self.name = name def __str__(self): return "test"if __name__ == '__main__': #python中类的实例化过程,会首先寻找metaclass,通过metaclass去创建User类 my_obj = User(name="derek") print(my_obj) #test
还有一个典型的自定义元类例子就是Django ORM。
元类的主要用例是创建API。
它允许您定义如下内容:
class Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) age = models.IntegerField()
但是如果你这样做:
guy = Person(name='bob', age='35')print(guy.age)
它不会返回一个IntegerField
对象。它将返回一个int
,甚至可以直接从数据库中获取它。
因为models.Model
定义__metaclass__
它会使用一些魔法将Person
您刚刚使用简单语句定义的内容转换为数据库字段的复杂sql。
Django通过公开一个简单的API并使用元类,从这个API中重新创建代码来完成幕后的实际工作,从而使复杂的外观变得简单。
参考: