Python进阶学习之带你探寻Python类的鼻祖-元类
目录
- 一、类也是对象
- 二、动态地创建类
- 三、使用 type 创建类
- 四、使用type创建带有属性的类
- 五、使用type创建带有方法的类
- 六、到底什么是元类(终于到主题了)
- 七、metaclass属性
- 八、自定义元类
- 总结
Python是一门面向对象的语言,所以Python中数字、字符串、列表、集合、字典、函数、类等都是对象。
利用 type()
来查看Python中的各对象类型
In [11]: # 数字 In [12]: type(10) Out[12]: int In [13]: type(3.1415926) Out[13]: float In [14]: # 字符串 In [15]: type('a') Out[15]: str In [16]: type("abc") Out[16]: str In [17]: # 列表 In [18]: type(list) Out[18]: type In [19]: type([]) Out[19]: list In [20]: # 集合 In [21]: type(set) Out[21]: type In [22]: my_set = {1, 2, 3} In [23]: type(my_set) Out[23]: set In [24]: # 字典 In [25]: type(dict) Out[25]: type In [26]: my_dict = {'name': 'hui'} In [27]: type(my_dict) Out[27]: dict In [28]: # 函数 In [29]: def func(): ...: pass ...: In [30]: type(func) Out[30]: function In [31]: # 类 In [32]: class Foo(object): ...: pass ...: In [33]: type(Foo) Out[33]: type In [34]: f = Foo() In [35]: type(f) Out[35]: __main__.Foo In [36]: # type In [37]: type(type) Out[37]: type
可以看出
数字 1
是 int类型 的对象
字符串 abc
是 str类型 的对象
列表、集合、字典是 type类型 的对象,其创建出来的对象才分别属于 list、set、dict
类型
函数 func
是 function类型 的对象
自定义类 Foo
创建出来的对象 f
是 Foo
类型,其类本身 Foo
则是 type类型 的对象。
连 type
本身都是type类型的对象
一、类也是对象
类就是拥有相等功能和相同的属性的对象的集合
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:
In [1]: class ObjectCreator(object): ...: pass ...: In [2]: my_object = ObjectCreator() In [3]: print(my_object) <__main__.ObjectCreator object at 0x0000021257B5A248>
但是,Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的,没错,就是对象。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(类对象ObjectCreator)拥有创建对象(实例对象)的能力。但是,它的本质仍然是一个对象,于是乎你可以对它做如下的操作:
1.你可以将它赋值给一个变量
2.你可以拷贝它
3.你可以为它增加属性
4.你可以将它作为函数参数进行传递
如下示例:
In [39]: class ObjectCreator(object): ...: pass ...: In [40]: print(ObjectCreator) <class '__main__.ObjectCreator'> In [41]:# 当作参数传递 In [41]: def out(obj): ...: print(obj) ...: In [42]: out(ObjectCreator) <class '__main__.ObjectCreator'> In [43]: # hasattr 判断一个类是否有某种属性 In [44]: hasattr(ObjectCreator, 'name') Out[44]: False In [45]: # 新增类属性 In [46]: ObjectCreator.name = 'hui' In [47]: hasattr(ObjectCreator, 'name') Out[47]: True In [48]: ObjectCreator.name Out[48]: 'hui' In [49]: # 将类赋值给变量 In [50]: obj = ObjectCreator In [51]: obj() Out[51]: <__main__.ObjectCreator at 0x212596a7248> In [52]:
二、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 cls_factory(cls_name): """ 创建类工厂 :param: cls_name 创建类的名称 """ if cls_name == 'Foo': class Foo(): pass return Foo # 返回的是类,不是类的实例 elif cls_name == 'Bar': class Bar(): pass return Bar
IPython 测验
MyClass = cls_factory('Foo') In [60]: MyClass Out[60]: __main__.cls_factory.<locals>.Foo # 函数返回的是类,不是类的实例 In [61]: MyClass() Out[61]: <__main__.cls_factory.<locals>.Foo at 0x21258b1a9c8>
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。
三、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:
In [63]: class Test: ...: pass ...: In [64]: Test() Out[64]: <__main__.Test at 0x21258b34048> In [65]:
可以手动像这样创建:
In [69]:# 使用type定义类 In [69]: Test2 = type('Test2', (), {}) In [70]: Test2() Out[70]: <__main__.Test2 at 0x21259665808>
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
In [71]: UserCls = type('User', (), {}) In [72]: print(UserCls) <class '__main__.User'> In [73]:
使用 help
来测试这2个类
In [74]: # 用 help 查看 Test类 In [75]: help(Test) Help on class Test in module __main__: class Test(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables (if defined) | | __weakref__ | list of weak references to the object (if defined) In [76]: # 用 help 查看 Test2类 In [77]: help(Test2) Help on class Test2 in module __main__: class Test2(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables (if defined) | | __weakref__ | list of weak references to the object (if defined) In [78]:
四、使用type创建带有属性的类
type 接受一个字典来为类定义属性,因此
Parent = type('Parent', (), {'name': 'hui'})
可以翻译为:
class Parent(object): name = 'hui'
并且可以将 Parent
当成一个普通的类一样使用:
In [79]: Parent = type('Parent', (), {'name': 'hui'}) In [80]: print(Parent) <class '__main__.Parent'> In [81]: Parent.name Out[81]: 'hui' In [82]: p = Parent() In [83]: p.name Out[83]: 'hui'
当然,你可以继承这个类,代码如下:
class Child1(Parent): name = 'jack' sex = '男' class Child2(Parent): name = 'mary' sex = '女'
就可以写成:
Child1 = type('Child1', (Parent, ), {'name': 'jack', 'sex': '男'}) In [85]: Child2 = type('Child2', (Parent, ), {'name': 'mary', 'sex': '女'}) In [87]: Child1.name, Child1.sex Out[87]: ('jack', '男') In [88]: Child2.name, Child2.sex Out[88]: ('mary', '女')
注意:
- type 的第2个参数,元组中是父类的名字,而不是字符串
- 添加的属性是 类属性,并不是实例属性
五、使用type创建带有方法的类
最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。
添加实例方法
Child1 = type('Child1', (Parent, ), {'name': 'jack', 'sex': '男'}) In [85]: Child2 = type('Child2', (Parent, ), {'name': 'mary', 'sex': '女'}) In [87]: Child1.name, Child1.sex Out[87]: ('jack', '男') In [88]: Child2.name, Child2.sex Out[88]: ('mary', '女')
添加静态方法
In [96]: Parent = type('Parent', (), {'name': 'hui'}) In [97]: # 定义静态方法 In [98]: @staticmethod ...: def test_static(): ...: print('static method called...') ...: In [100]: Child4 = type('Child4', (Parent, ), {'name': 'zhangsan', 'test_static': test_static}) In [101]: c4 = Child4() In [102]: c4.test_static() static method called... In [103]: Child4.test_static() static method called...
添加类方法
In [105]: Parent = type('Parent', (), {'name': 'hui'}) In [106]: # 定义类方法 In [107]: @classmethod ...: def test_class(cls): ...: print(cls.name) ...: In [108]: Child5 = type('Child5', (Parent, ), {'name': 'lisi', 'test_class': test_class}) In [109]: c5 = Child5() In [110]: c5.test_class() lisi In [111]: Child5.test_class() lisi
你可以看到,在Python中,类也是对象,你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字 class
时 Python
在幕后做的事情,就是通过元类来实现的。
较为完整的使用 type 创建类的方式:
class Animal(object): def eat(self): print('吃东西') def dog_eat(self): print('喜欢吃骨头') def cat_eat(self): print('喜欢吃鱼') Dog = type('Dog', (Animal, ), {'tyep': '哺乳类', 'eat': dog_eat}) Cat = type('Cat', (Animal, ), {'tyep': '哺乳类', 'eat': cat_eat}) # ipython 测验 In [125]: animal = Animal() In [126]: dog = Dog() In [127]: cat = Cat() In [128]: animal.eat() 吃东西 In [129]: dog.eat() 喜欢吃骨头 In [130]: cat.eat() 喜欢吃鱼
六、到底什么是元类(终于到主题了)
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”来创建出实例对象
你已经看到了type可以让你像这样做:
MyClass = type('MyClass', (), {})
这是因为函数 type
实际上是一个元类。type
就是 Python在背后用来创建所有类的元类。现在你想知道那为什么 type 会全部采用小写形式而不是 Type 呢?好吧,我猜这是为了和 str 保持一致性,str是用来创建字符串对象的类,而 int 是用来创建整数对象的类。type 就是创建类对象的类。你可以通过检查 __class__
属性来看到这一点。因此 Python中万物皆对象
现在,对于任何一个 __class__
的 __class__
属性又是什么呢?
In [136]: a = 10 In [137]: b = 'acb' In [138]: li = [1, 2, 3] In [139]: a.__class__.__class__ Out[139]: type In [140]: b.__class__.__class__ Out[140]: type In [141]: li.__class__.__class__ Out[141]: type In [142]: li.__class__.__class__.__class__ Out[142]: 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。
七、metaclass属性
你可以在定义一个类的时候为其添加 __metaclass__
属性。
class Foo(object): __metaclass__ = something… ...省略...
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。
class Foo(Bar): pass
Python做了如下的操作:
1.Foo中有 __metaclass__
这个属性吗?如果有,Python会通过 __metaclass__
创建一个名字为Foo的类(对象)
2.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。
3.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。
4.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或者子类化的type都可以。
八、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。
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。
python2中
# -*- coding:utf-8 -*- def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr): # class_name 会保存类的名字 Foo # class_parents 会保存类的父类 object # 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 = {} for name, value in class_attr.items(): if not name.startswith("__"): new_attr[name.upper()] = value # 调用type来创建一个类 return type(class_name, class_parents, new_attr) class Foo(object): __metaclass__ = upper_attr # 设置Foo类的元类为upper_attr bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) # Flase print(hasattr(Foo, 'BAR')) # True f = Foo() print(f.BAR)
python3中
# -*- coding:utf-8 -*- def upper_attr(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(): if not name.startswith("__"): new_attr[name.upper()] = value #调用type来创建一个类 return type(class_name, class_parents, new_attr) # 再类的继承()中使用metaclass class Foo(object, metaclass=upper_attr): bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) # Flase print(hasattr(Foo, 'BAR')) # True f = Foo() print(f.BAR)
再做一次,这一次用一个真正的 class
来当做元类。
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(): if not name.startswith("__"): new_attr[name.upper()] = value # 方法1:通过'type'来做类对象的创建 return type(class_name, class_parents, new_attr) # 方法2:复用type.__new__方法 # 这就是基本的OOP编程,没什么魔法 # return type.__new__(cls, class_name, class_parents, new_attr) # python3的用法 class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass): bar = 'bip' # python2的用法 class Foo(object): __metaclass__ = UpperAttrMetaClass bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) # 输出: False print(hasattr(Foo, 'BAR')) # 输出: True f = Foo() print(f.BAR) # 输出: 'bip'
__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 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__
就是这样,除此之外,关于元类真的没有别的可说的了。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
总结
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
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