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python3高级知识元类(metaclass)深度剖析

一、简介在面向对象的程序设计中类和对象是其重要角色,我们知道对象是由类实例化而来,那么类又是怎么生成的呢?答案是通过元类。本篇文章将介绍元类相关知识,并剖析元类生成类的过程,以及元


一、简介


在面向对象的程序设计中类和对象是其重要角色,我们知道对象是由类实例化而来,那么类又是怎么生成的呢?答案是通过元类。本篇文章将介绍元类相关知识,并剖析元类生成类的过程,以及元类的使用等内容,希望能帮助到正在学习python的同仁。


一、一切皆对象


在python中有这样一句话“一切皆对象”,没错你所知道的dict、class、int、func等等都是对象,让我们来看以下一段代码来进行说明:



#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
class Foo(object):
pass
def func():
print('func')
print(Foo.__class__)
print(func.__class__)
print(int.__class__)
print(func.__class__.__class__)
结果:





说明:__class__方法用于查看当前对象由哪个类生成的,正如结果所见其中Foo和int这些类(对象)都是由type创建,而函数则是由function类创建,而function类则也是由type创建,究其根本所有的这些类对象都是由type穿件。这里的type就是python内置的元类,接下来谈谈type。


二、关于type


上面我们谈到了所有的类(对象)都是由type生成,那么不妨我们看看type定义,以下是python3.6中内置type定义部分摘抄:



class type(object):
"""
type(object_or_name, bases, dict)
type(object) -> the object's type
type(name, bases, dict) -> a new type
"""
def mro(self): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
mro() -> list
return a type's method resolution order
"""
return []

从描述信息中我们可以看到,type(object)->返回对象type类型,也就是我们常常使用该方法判断一个对象的类型,而type(name, bases, dict) -> 返回一个新的类(对象)。


让我们详细描述下这个语法: 




type(类名,该类所继承的父类元祖,该类对应的属性字典(k,v))

利用该语法我们来穿件一个类(对象)Foo:



Foo=type('Foo',(object,),{'Name':'wd'})
print(Foo)
print(Foo.Name)
结果:

wd

当然也可以实例化这个类(对象):



Foo=type('Foo',(object,),{'Name':'wd'})
obj=Foo()
print(obj.Name)
print(obj)
print(obj.__class__)
结果:
wd
<__main__.Foo object at 0x104482438>


这样创建方式等价于:



class Foo(object):
Name='wd'

其实上面的过程也就是我们使用class定义类生成的过程,而type就是python中的元类。


三、元类


什么是元类


经过以上的介绍,说白了元类就是创建类的类,有点拗口,姑且把这里称为可以创建类对象的类。列如type就是元类的一种,其他的元类都是通过继承type或使用type生成的。通过元类我们可以控制一个类创建的过程,以及包括自己定制一些功能。例如,下面动态的为类添加方法:



def get_name(self):
print(self.name)
class MyType(type):
def __new__(cls, cls_name, bases, dict_attr):
dict_attr['get_name'] = get_name #将get_name 作为属性添加到类属性中
return super(MyType, cls).__new__(cls, cls_name, bases, dict_attr)
class Foo(metaclass=MyType):
def __init__(self, name):
self.name = name
obj = Foo('wd')
obj.get_name()#调用该方法
结果:
wd

以上示例说明:


1.MyType是继承了type,也就是说继承了其所有的功能与特性,所以它也具有创建类的功能,所以它也是元类;


2.类Foo中使用了metaclass关键字,表明该类由MyType进行创建。


3.创建Foo类时候会先执行MyType的__new__方法(后续会这些方法进行更详细的说明),并接受三个参数,cls_name, bases, dict_attr,在改方法中我们在类属性字典中添加了get_name属性,并将它与函数绑定,这样生成的类中就有了该方法。 


使用元类



了解类元类的作用,我们知道其主要目的就是为了当创建类时能够根据需求改变类,在以上的列子中我们介绍了使用方法,其中就像 stackoverflow
中关于对元类的使用建议一样,绝大多数的应用程序都非必需使用元类,并且使用它可能会对你的代码带来一定的复杂性,但是就元类的使用而言其实很简单,其场景在于:


1.对创建的类进行校验(拦截);


2.修改类;


3.为该类定制功能;


使用元类是时候经典类和新式类时候有些不同,新式类通过参数metaclass,经典类通过__metaclass__属性:



class Foo(metaclass=MyType): #新式类
pass
class Bar: # 经典类
__metaclass__ = MyType
pass

在解释元类的时候有提到过,元类可以是type,也可以是继承type的类,当然还可以是函数,只要它是可调用的。但是有个必要的前提是该函数使用的是具有type功能的函数,否则生成的对象可能就不是你想要的(在后续的原理在进行讲解)。以下示例将给出使用函数作为元类来创建类:



def class_creater(cls_name, bases, dict_attr):
return type(cls_name, bases, dict_attr)
class Foo(metaclass=class_creater):
def __init__(self,name):
self.name=name
obj=Foo('wd')
print(obj.name) #wd

原理


当我们使用class定义类时候,它会执行以下步骤:



  1. 获取类名,以示例中class Foo为例,类名是Foo。

  2. 获取父类,默认object,以元祖的形式,如(object,Foo)

  3. 获取类的属性字典(也叫名称空间)

  4. 将这三个参数传递给元类(也就是metaclass参数指定的类),如果没有metaclass参数则使用type生成类。


在这几个步骤中,前三个步骤没有什么可说的,但是对于元类生成类的这一过程接下来我们将详细介绍。 


元类创建类的过程


其实如果你对面向对象非常熟悉的话,其过程也是非常容易理解的,在介绍类生成的过程之前,我们需要对三个方法做充分的理解:__init__、__new__、__call__。



  1. __init__ :通常用于初始化一个新实例,控制这个初始化的过程,比如添加一些属性, 做一些额外的操作,发生在类实例被创建完以后。它是实例级别的方法。触发方式为:类()

  2. __new__ :通常用于控制生成一个类实例的过程,依照Python官方文档的说法,__new__方法主要是当你继承一些不可变的时(比如int, str, tuple), 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。它是类级别的方法。

  3. __call__ :当类中有__call__方法存在时候,该类实列化的对象就是可调用的,触发方式为:对象()。


并且一个类在实例化的过程中执行顺序是先执行__new__在执行__init__(这是重点),以下用一个示例来说明:




class Foo(object):
def __init__(self, name):
print('this is __init__')
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('this is __new__')
return object.__new__(cls)
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("this is __call__")
obj=Foo('wd') # 实例化
obj() # 触发__call__
结果:
this is __new__
this is __init__
this is __call__

有了这个知识,再来看看使用元类生成类,以下代码定义来一个元类继承来type,我们重写__new__和__init__方法(其实什么也没干),为了说明类的生成过程:



class MyType(type):
def __init__(self, cls_name, bases, cls_attr):
print("Mytype __init__", cls_name, bases)
def __new__(cls, cls_name, bases, cls_attr):
print("Mytype __new__", cls_name, bases)
return super(MyType, cls).__new__(cls, cls_name, bases, cls_attr)
class Foo(metaclass=MyType):
def __init__(self, name):
print('this is __init__')
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('this is __new__')
return object.__new__(cls)
print("line -------")
obj = Foo('wd') # 实例化
结果:
Mytype __new__ Foo ()
Mytype __init__ Foo ()
line -------
this is __new__
this is __init__

解释说明:



  • 首先metaclass接受一个可调用的对象,而在这里该对象是一个类,也就是说会执行MyType(),并把cls_name,bases,cls_attr传递给MyType,这不就是MyType的示例化过程吗,所以你在结果中可以看到,分割线是在"Mytype __new__”和“Mytype __init__”之后输出,接下来在看MyType。



  • MyType元类的实例化过程和普通类一样,先执行自己__new__方法,在执行自己的__init__方法,在这里请注意__new__方法是控制MyType类生成的过程,而__init__则是实例化过程,用于生成类Foo。这样一来是不是对类的生成过程有了非常深刻的认识。 


这还不够清楚,在以上的示例中Foo即是类,也是对象,它是由元类实例化的对象,那它执行Foo(‘wd’)相当于是执行:对象(),即执行的是元类的__call__方法,那么在以上示例中我们在元类中加入__call__方法,看看在执行Foo(‘wd’)会不会调用__call__:




class MyType(type):
def __init__(self, cls_name, bases, cls_attr):
print("Mytype __init__", cls_name, bases)
def __new__(cls, cls_name, bases, cls_attr):
print("Mytype __new__", cls_name, bases)
return super(MyType, cls).__new__(cls, cls_name, bases, cls_attr)
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('Mytype __call__')
class Foo(metaclass=MyType):
def __init__(self, name):
print('this is __init__')
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('this is __new__')
return object.__new__(cls)
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("this is __call__")
print("before -------")
obj = Foo('wd') # 实例化
print("after -------")
print(obj)
结果:
Mytype __new__ Foo ()
Mytype __init__ Foo ()
before -------
Mytype __call__
after -------
None

你会发现,当Foo实例化时候执行了元类的__call__,你从python的一切皆对象的方式来看,一切都是顺理成章的,因为这里的Foo其实是元类的对象,对象+()执行元类的__call__方法。请注意,在Foo进行实例化时候返回的对象是None,这是因为__call__方法返回的就是None,所以在没有必要的前提下最好不要随意重写元类的__call__方法,这会影响到类的实例化。__call__方法在元类中作用是控制类生成时的调用过程。


通过__call__方法我们能得出结果就是__call__方法返回什么,我们最后得到的实例就是什么。还是刚才栗子,我们让Foo实例化以后变成一个字符串:



class MyType(type):
def __init__(self, cls_name, bases, cls_attr):
print("Mytype __init__", cls_name, bases)
def __new__(cls, cls_name, bases, cls_attr):
return super(MyType, cls).__new__(cls, cls_name, bases, cls_attr)
def __call__(self, *args, **kwargs):
return 'this is wd'
class Foo(metaclass=MyType):
def __init__(self, name):
print('this is __init__')
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('this is __new__')
return object.__new__(cls)
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("this is __call__")
obj = Foo('wd') # 实例化
print(type(obj),obj)
结果:
Mytype __init__ Foo ()
this is wd

既然__call__方法返回什么,我们实例化生成的对象就是什么,那么在正常的流程是返回的是Foo的对象,而Foo的对象是由Foo的__new__和Foo的__init__生成的,所以在__call__方法的内部又有先后调用了Foo类的__new__方法和__init__方法,如果我们重写元类的__call__方法,则应该调用对象的__new__和__init__,如下:



class MyType(type):
def __init__(self, cls_name, bases, cls_attr):
print("Mytype __init__", cls_name, bases)
def __new__(cls, cls_name, bases, cls_attr):
return super(MyType, cls).__new__(cls, cls_name, bases, cls_attr)
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("Mytype __call__", )
obj = self.__new__(self)
print(self, obj)
self.__init__(obj, *args, **kwargs)
return obj
class Foo(metaclass=MyType):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls)
obj = Foo('wd') # 实例化
print(obj.name)
结果:
Mytype __init__ Foo ()
Mytype __call__
<__main__.Foo object at 0x1100c9dd8>
wd

同样,当函数作为元类时候,metaclass关键字会调用其对应的函数生成类,如果这个函数返回的不是类,而是其他的对象,那么使用该函数定义的类就得到的就是该对象,这也就是为什么我说使用函数作为元类时候,需要有type功能,一个简单的示例:



def func(cls_name, bases, dict_attr):
return 'this is wd'
class Foo(metaclass=func):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls)
print(Foo, "|", type(Foo)) # 结果:this is wd |
obj=Foo('wd') #报错

结语


现在说python一切皆对象可以说非常到位了,因为它们要不是类的对象,要不就是元类的对象,除了type。再者元类本身其实是复杂的,只是我们在对这元类生成类的这一过程做了深度的分析,所以在我们编写的程序中可能极少会用到元类,除非有特殊的需求,比如动态的生成类、修改类的一些东西等,当然你想让你的代码看来“复杂”也可以尝试使用。但是在有些情况下(如在文章中提到的几个场景中)使用元类能更巧妙的解决很多问题,不仅如此你会发现元类在很多开源框架中也有使用,例如django、flask,你也可以借鉴其中的场景对自己的程序进行优化改进。







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GodlikeZ寰
这个家伙很懒,什么也没留下!
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