使用元类

最后更新于:2022-04-01 01:14:06

### type() 动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的。 比方说我们要定义一个`Hello`的class,就写一个`hello.py`模块: ~~~ class Hello(object): def hello(self, name='world'): print('Hello, %s.' % name) ~~~ 当Python解释器载入`hello`模块时,就会依次执行该模块的所有语句,执行结果就是动态创建出一个`Hello`的class对象,测试如下: ~~~ >>> from hello import Hello >>> h = Hello() >>> h.hello() Hello, world. >>> print(type(Hello)) <class 'type'> >>> print(type(h)) <class 'hello.Hello'> ~~~ `type()`函数可以查看一个类型或变量的类型,`Hello`是一个class,它的类型就是`type`,而`h`是一个实例,它的类型就是class `Hello`。 我们说class的定义是运行时动态创建的,而创建class的方法就是使用`type()`函数。 `type()`函数既可以返回一个对象的类型,又可以创建出新的类型,比如,我们可以通过`type()`函数创建出`Hello`类,而无需通过`class Hello(object)...`的定义: ~~~ >>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数 ... print('Hello, %s.' % name) ... >>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class >>> h = Hello() >>> h.hello() Hello, world. >>> print(type(Hello)) <class 'type'> >>> print(type(h)) <class '__main__.Hello'> ~~~ 要创建一个class对象,`type()`函数依次传入3个参数: 1. class的名称; 2. 继承的父类集合,注意Python支持多重继承,如果只有一个父类,别忘了tuple的单元素写法; 3. class的方法名称与函数绑定,这里我们把函数`fn`绑定到方法名`hello`上。 通过`type()`函数创建的类和直接写class是完全一样的,因为Python解释器遇到class定义时,仅仅是扫描一下class定义的语法,然后调用`type()`函数创建出class。 正常情况下,我们都用`class Xxx...`来定义类,但是,`type()`函数也允许我们动态创建出类来,也就是说,动态语言本身支持运行期动态创建类,这和静态语言有非常大的不同,要在静态语言运行期创建类,必须构造源代码字符串再调用编译器,或者借助一些工具生成字节码实现,本质上都是动态编译,会非常复杂。 ### metaclass 除了使用`type()`动态创建类以外,要控制类的创建行为,还可以使用metaclass。 metaclass,直译为元类,简单的解释就是: 当我们定义了类以后,就可以根据这个类创建出实例,所以:先定义类,然后创建实例。 但是如果我们想创建出类呢?那就必须根据metaclass创建出类,所以:先定义metaclass,然后创建类。 连接起来就是:先定义metaclass,就可以创建类,最后创建实例。 所以,metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说,你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。 metaclass是Python面向对象里最难理解,也是最难使用的魔术代码。正常情况下,你不会碰到需要使用metaclass的情况,所以,以下内容看不懂也没关系,因为基本上你不会用到。 我们先看一个简单的例子,这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个`add`方法: 定义`ListMetaclass`,按照默认习惯,metaclass的类名总是以Metaclass结尾,以便清楚地表示这是一个metaclass: ~~~ # metaclass是类的模板,所以必须从`type`类型派生: class ListMetaclass(type): def __new__(cls, name, bases, attrs): attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value) return type.__new__(cls, name, bases, attrs) ~~~ 有了ListMetaclass,我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类,传入关键字参数`metaclass`: ~~~ class MyList(list, metaclass=ListMetaclass): pass ~~~ 当我们传入关键字参数`metaclass`时,魔术就生效了,它指示Python解释器在创建`MyList`时,要通过`ListMetaclass.__new__()`来创建,在此,我们可以修改类的定义,比如,加上新的方法,然后,返回修改后的定义。 `__new__()`方法接收到的参数依次是: 1. 当前准备创建的类的对象; 2. 类的名字; 3. 类继承的父类集合; 4. 类的方法集合。 测试一下`MyList`是否可以调用`add()`方法: ~~~ >>> L = MyList() >>> L.add(1) >> L [1] ~~~ 而普通的`list`没有`add()`方法: ~~~ >>> L2 = list() >>> L2.add(1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'list' object has no attribute 'add' ~~~ 动态修改有什么意义?直接在`MyList`定义中写上`add()`方法不是更简单吗?正常情况下,确实应该直接写,通过metaclass修改纯属变态。 但是,总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。 ORM全称“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,就是把关系数据库的一行映射为一个对象,也就是一个类对应一个表,这样,写代码更简单,不用直接操作SQL语句。 要编写一个ORM框架,所有的类都只能动态定义,因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。 让我们来尝试编写一个ORM框架。 编写底层模块的第一步,就是先把调用接口写出来。比如,使用者如果使用这个ORM框架,想定义一个`User`类来操作对应的数据库表`User`,我们期待他写出这样的代码: ~~~ class User(Model): # 定义类的属性到列的映射: id = IntegerField('id') name = StringField('username') email = StringField('email') password = StringField('password') # 创建一个实例: u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd') # 保存到数据库: u.save() ~~~ 其中,父类`Model`和属性类型`StringField`、`IntegerField`是由ORM框架提供的,剩下的魔术方法比如`save()`全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂,但ORM的使用者用起来却异常简单。 现在,我们就按上面的接口来实现该ORM。 首先来定义`Field`类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型: ~~~ class Field(object): def __init__(self, name, column_type): self.name = name self.column_type = column_type def __str__(self): return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name) ~~~ 在`Field`的基础上,进一步定义各种类型的`Field`,比如`StringField`,`IntegerField`等等: ~~~ class StringField(Field): def __init__(self, name): super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)') class IntegerField(Field): def __init__(self, name): super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint') ~~~ 下一步,就是编写最复杂的`ModelMetaclass`了: ~~~ class ModelMetaclass(type): def __new__(cls, name, bases, attrs): if name=='Model': return type.__new__(cls, name, bases, attrs) print('Found model: %s' % name) mappings = dict() for k, v in attrs.items(): if isinstance(v, Field): print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v)) mappings[k] = v for k in mappings.keys(): attrs.pop(k) attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系 attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致 return type.__new__(cls, name, bases, attrs) ~~~ 以及基类`Model`: ~~~ class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass): def __init__(self, **kw): super(Model, self).__init__(**kw) def __getattr__(self, key): try: return self[key] except KeyError: raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key) def __setattr__(self, key, value): self[key] = value def save(self): fields = [] params = [] args = [] for k, v in self.__mappings__.items(): fields.append(v.name) params.append('?') args.append(getattr(self, k, None)) sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params)) print('SQL: %s' % sql) print('ARGS: %s' % str(args)) ~~~ 当用户定义一个`class User(Model)`时,Python解释器首先在当前类`User`的定义中查找`metaclass`,如果没有找到,就继续在父类`Model`中查找`metaclass`,找到了,就使用`Model`中定义的`metaclass`的`ModelMetaclass`来创建`User`类,也就是说,metaclass可以隐式地继承到子类,但子类自己却感觉不到。 在`ModelMetaclass`中,一共做了几件事情: 1. 排除掉对`Model`类的修改; 2. 在当前类(比如`User`)中查找定义的类的所有属性,如果找到一个Field属性,就把它保存到一个`__mappings__`的dict中,同时从类属性中删除该Field属性,否则,容易造成运行时错误(实例的属性会遮盖类的同名属性); 3. 把表名保存到`__table__`中,这里简化为表名默认为类名。 在`Model`类中,就可以定义各种操作数据库的方法,比如`save()`,`delete()`,`find()`,`update`等等。 我们实现了`save()`方法,把一个实例保存到数据库中。因为有表名,属性到字段的映射和属性值的集合,就可以构造出`INSERT`语句。 编写代码试试: ~~~ u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd') u.save() ~~~ 输出如下: ~~~ Found model: User Found mapping: email ==> <StringField:email> Found mapping: password ==> <StringField:password> Found mapping: id ==> <IntegerField:uid> Found mapping: name ==> <StringField:username> SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?) ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345] ~~~ 可以看到,`save()`方法已经打印出了可执行的SQL语句,以及参数列表,只需要真正连接到数据库,执行该SQL语句,就可以完成真正的功能。 不到100行代码,我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架。 ### 小结 metaclass是Python中非常具有魔术性的对象,它可以改变类创建时的行为。这种强大的功能使用起来务必小心。 ### 参考源码 [create_class_on_the_fly.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/create_class_on_the_fly.py) [use_metaclass.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/use_metaclass.py) [orm.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/orm.py)
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