关于python:Python的Metaclass魔法

通过type创立Class

家喻户晓，在Python编程中，通过class定义类，再通过类实例化生成实例对象，所有实例对象都继承自object对象。但其实class自身也是一个对象，咱们称之为类对象，所有class对象继承自type。
咱们通过以下简略代码在Python交互式CLI中进行测试：

# 定义类A
>>> class A(object)：
>>>    pass
    
>>> type(A)
<class 'type'>

>>> type(A())
<class '__main__.A'>

>>> isinstance(A, type)
True

>>> isinstance(A(), object)
True

咱们能够通过类（class）对实例对象（instance object）进行定制和设计，管制实例对象的创立过程，那么咱们是否能通过type管制类对象（class object）的创立过程，从而对类对象的创立过程进行定制和设计呢？答案是可定的。

type自身也是一个类（class），它岂但能判断一个对象的类型，还能够创立类对象。

• type(obj)：判断一个对象的类型
• type(name, bases, attrs)：创立一个新类对象。

三个参数形容如下：

1. name：类的名称，str类型
2. bases：此类集成的父类汇合，tuple类型
3. attrs：类的属性列表，dict类型

通过type创立类示例：

# 定义一个办法
def greeting(self, name='world'):
    print("Hello, %s." % name)

# 通过type创立类
Hello = type("Hello", (object,), {"greeting": greeting})
h = Hello()
h.greeting() # >> Hello, world.

print(type(Hello)) #>> <class 'type'>
print(type(h)) # >> <class '__main__.Hello'>

Metaclass的应用

岂但能够通过type动静的创立类，还能够通过继承type创立一个元类Metaclass，把此Metaclass类作为其余类的metaclass。通过这种形式，在创立类对象前，Python先会执行Metaclass的相干办法来定制类对象，从而达到对类进行动静定制的目标，Django中的ORM框架，就是通过这种形式来实现的。这种定制，包含给类减少属性、办法，对类进行二次解决等。

上面演示通过Metaclass给自定义list类减少insert_before办法的过程。

class ListMetaclass(type):
    def __new__(mcs, name, bases, attrs):
        attrs["insert_before"] = lambda self, item: self.insert(0, item)
        return type.__new__(mcs, name, bases, attrs)
        
class NewList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass
    
new_list = NewList(["a", "b"])
new_list.insert_before("insert_before")
print(new_list)  # >> ['insert_before', 'a', 'b']

1. 首先定义元类ListMetaclass。
2. class的__new__办法是用来创立实例对象的，相似的Metaclass的__new__办法是用来创立类对象的。在创立类对象前，咱们通过在attrs中减少insert_before属性，这样创立的类对象中就领有此属性。
3. 定义NewList类，并指定metaclass。
4. NewList在创立类实例时，会调用ListMetaclass来创立此类实例。

注：Metaclass.__new__的参数阐明见上述type的参数阐明。

通过Metaclass实现ORM

上面来看一个更理论可用的例子，以Django Tutorial中的展现的ORM的应用形式为例，通过Metaclass来开发一个繁难的ORM框架。

Django Tutorial应用ORM次要包含三个步骤：

1. 定义模型类
2. 创立模型对象
3. 保留模型数据到数据库

示例代码如下：

# 定义模型类
class Question(models.Model):
    question_text = models.CharField(max_length=200)
    pub_date = models.DateTimeField('date published')

# 创立模型对象
q = Question(question_text="What's new?", pub_date=timezone.now())

# 保留模型数据到数据库
q.save()

ORM框架的根本设计思路包含如下几点：

1. 定义Model类作为所有模型的基类，所有模型对象继承此类。
2. 定义Field类作为模型所有字段的基类，模型的属性（Field字段）以类变量的模式定义在Model中。
3. 定义ModelMetaclass类作为Model的Metaclass，解析Model中的Field字段，进行预处理，保留为Model的元数据，供ORM映射时应用。
4. 在Model中实现save办法，利用Model的元数据，主动拼装Insert SQL语言。

先搭个框架，再填充各局部性能。

from datetime import datetime

class ModelMetaClass(type):
    def __new__(mcs, name, bases, attrs):
        return type.__new__(mcs, name, bases, attrs)
        
class Model(metaclass=ModelMetaClass):
    def __init__(self, **kwargs):
        pass
 def __setattr__(self, key, value):
        pass
 def __getattr__(self, item):
        pass
 def save(self):
        pass
        
class Field:
    pass
    
class CharField(Field):
    pass
    
class DateTimeField(Field):
    pass
    
class Question(Model):
    question_text = CharField()
    pub_date = DateTimeField()
    
question = Question(question_text="My first question.", pub_data=datetime.now())
question.save()

依据设计思路，功能完善后的代码如下：

from datetime import datetime
class ModelMetaClass(type):
    def __new__(mcs, name, bases, attrs):
        # 只解决Model的子类
 if name == "Model" or Model not in bases:
            return type.__new__(mcs, name, bases, attrs)
        # 解决Field类型字段，信息保留在__fields__字段中
 fields = dict()
        for key in attrs:
            if isinstance(attrs[key], Field):
                fields[key] = attrs[key]
        attrs["__fields__"] = fields
        # 表名默认为class名的小写
 attrs["__table__"] = name.lower()
        # 删除Field类型的类变量
 for key in fields:
            attrs.pop(key)
        return type.__new__(mcs, name, bases, attrs)
class Model(metaclass=ModelMetaClass):
    def __init__(self, **kwargs):
        # Field字段数据保留在self.fields中
 self.fields = dict()
        # self.__fields__即Metaclass中的attrs["__fields__"]字段
 model_fields = self.__fields__
        for kwarg_key in kwargs:
            if kwarg_key in model_fields:
                self.fields[kwarg_key] = kwargs[kwarg_key]
            else:
                raise KeyError()
    def __setattr__(self, key, value):
        # 实现通过model.field = xxx 对Field字段赋值
 if key in self.__fields__:
            self.__dict__["fields"][key] = value
        self.__dict__[key] = value
    def __getattr__(self, key):
        # 实现通过model.field 读取Field字段值
 if key in self.__fields__:
            return self.__dict__["fields"][key]
        return self.__dict__[key]
    def save(self):
        model_fields = self.__fields__
        fields_key = list()
        fields_value = list()
        fields_placeholder = list()
        for field_key in model_fields:
            fields_key.append(field_key)
            fields_value.append(self.fields[field_key])
            fields_placeholder.append("?")
        sql = "INSERT INTO %s (%s) VALUES (%s)" % (self.__table__, ", ".join(fields_key), ", ".join(fields_placeholder))
        print("SQL: ", sql)
        print("ARGS: ", fields_value)
class Field:
    pass
class CharField(Field):
    pass
class DateTimeField(Field):
    pass
class Question(Model):
    question_text = CharField()
    pub_date = DateTimeField()
question = Question(question_text="My first question.", pub_date=datetime.now())
question.save()
# >> SQL:  INSERT INTO question (question_text, pub_date) VALUES (?, ?)
# >> ARGS:  ['My first question.', datetime.datetime(2020, 10, 13, 17, 52, 38, 443969)]
question.question_text = "My second question."
question.save()
# >> SQL:  INSERT INTO question (question_text, pub_date) VALUES (?, ?)
# >> ARGS:  ['My second question.', datetime.datetime(2020, 10, 13, 17, 52, 38, 443969)]

从打印输出可用看到，框架曾经打印出了SQL语句和参数，只有提交到数据库就能够理论运行了。不过这只是一个繁难的示例，理论框架还有很多的工作要做。

参考资料：

• What are metaclasses in Python?
• 应用元类
• 一篇文章让你彻底明确__getattr__、__getattribute__、__getitem__的用法与执行原理

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[搞代码]

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