Python黑魔法:元类

术语“元编程”指的是程序具有编写或操纵其自身作为它们资料的潜力。Python支持称为元类的类的元编程。

元类是一个深奥的面向对象编程(OOP)概念,隐藏在几乎所有的Python代码之后。无论你是否意识到它的存在,你都一直在使用它们。大多数情况下,你并不需要了解它。而且大多数Python程序员也很少用到,但是某些情况下你就不得不考虑使用元类。

当你有需要时,Python提供了一种不是所有面向对象语言都支持的功能:你可以深入了解其内部并自定义元类。使用定制元类经常会存在争议,正如Python大咖,创作了Python之禅的蒂姆·彼得斯所言:

“元类比99%的用户所忧虑的东西具有更深的魔法。如果你犹豫考虑是否需要它们,那么实质上你不会需要它们(实际需要它们的人确信他们确实需要,并且不需要进行任何解释)。“ —— 蒂姆·彼得斯

众多Pythonistas(即Python发烧友所熟知的Python大咖)认为你永远不应该使用自定义元类。这样说可能会有点极端,但大部分情况下自定义元类并不是必需的。如果一个问题不是很明显是否需要它们,那么如果以一种更简单的方式解决问题,代码可能会更干净,更具有可读性。

尽管如此,理解Python元类还是很有必要,因为它可以更好地理解Python类的内部实现。你永远不知道:你可能有一天会发现自己处于这样一种情况,即你确切明白自定义元类就是你想要的。

旧式类VS新式类

在Python范畴,一个类可以是两种类型之一。官方术语并没有对此进行确认,所以它们被非正式地称为旧式类和新式类。

旧式类

对于旧式类,类(class)和类型(type)并不完全相同。一个旧式类的实例总是继承自一个名为instance的内置类型。如果obj是旧式类的实例,那么obj.__class__就表示该类,但type(obj)始终是instance类型。以下示例来自Python 2.7:

新式类

新式类统一了类(class)和类型(type)的概念。如果obj是新式类的实例,type(obj)则与obj.__class__相同:

类型(Type)和类(Class)

在Python 3中,所有类都是新式类。因此,Python 3可以交换一个引用对象的类型和类。

注意:在Python 2中,默认所有类都是旧式类。在Python 2.2之前,根本不支持新式类。从Python 2.2开始,可以创建新式类,但必须明确声明它为新式类。

请记住,在Python中,一切都是对象。类也是对象。所以一个类(class)必须有一个类型(type)。那么类的类型是什么呢?

考虑下面的代码:

X的类型,正如你所想的,是类Foo,但Foo的类型,即类本身是type。一般来说,任何新式类的类型都是type。

您熟悉的内置类的类型也是type:

就此而言,type的类型也是type(是的,确实如此):

type是一个元类,任何类都是它的实例。就像一个普通的对象是一个类的实例一样,Python中的任何新式类以及Python 3中的任何类都是type元类的一个实例。

综上所述:

  • x是类Foo的一个实例。
  • Foo是type元类的一个实例。
  • type也是type元类的一个实例,所以它是它自己的一个实例。

动态定义类

内置type()函数在传递了一个参数时将返回一个对象的类型。对于新式类,通常与对象的__class__属性相同:

你也可以传递三个参数type(<name>, <bases>, <dct>)调用type():

  • <name>指定类名称,将成为该类的__name__属性。
  • <bases>指定继承类的基类元组,将成为该类的__bases__属性。
  • <dct>指定包含类主体定义的名称空间字典,将成为该类的__dict__属性。

以这种方式调用type()将创建一个type元类的新实例。换句话说,它动态地创建了一个新的类。

在下面每个示例中,前面的代码片段使用type()动态地定义了一个类,后面的代码片断使用常用的class语句定义了类。在每种情况下,这两个代码片段在功能上是一样的。

示例1

在第一个示例中,传递给type()的参数<bases>和<dct>都是空的,没有指定任何父类的继承,并且初始在命名空间字典中没有放置任何内容。这或许是最简单的类的定义:

示例2

这里,<bases>是一个具有单个元素Foo的元组,指定了Bar继承的父类。一个名为attr的属性最初放置在命名空间字典中:

示例3

这一次,<bases>又是空的。两个对象通过<dct>参数放置在命名空间字典中。第一个是属性attr,第二个是函数attr_val,该函数将成为已定义类的一个方法:

示例4

上面仅用Python中的lambda定义一个非常简单的函数。在下面的例子中,外部先定义了一个稍微复杂的函数f,然后在命名空间字典中通过函数名f分配给attr_val:

自定义元类

重新思考一下先前的这个例子:

表达式Foo()创建一个新的类Foo的实例。当解释器遇到Foo(),将按一下顺序进行解析:

  • 调用Foo父类的__call__()方法。由于Foo是标准的新式类,它的父类是type元类,所以type的__call__()方法被调用。
  • __call__()方法按以下顺序进行调用:
    • __new__()
    • __init__()

如果Foo没有定义__new__()和__init__(),那么将调用Foo父类的默认方法。但是如果Foo定义这些方法,就会覆盖来自父类的方法,这就允许在实例化Foo时可以自定义行为。

在下面的代码中,定义了一个自定义方法new(),并将它赋值给Foo的__new__()方法:

这会修改类Foo的实例化行为:每次Foo创建实例时,默认情况下都会将名为attr的属性进行初始化,将该属性设置为100。(类似于这样的代码通常会出现在__init__()方法中,不会出现在__new__()方法里,这个例子仅为演示目的而设计。)

现在,正如前面重申的那样,类也是对象。假设你想类似地在创建类Foo时自定义实例化行为。如果你要遵循上面的模式,则需要再次定义一个自定义方法,并将其指定为类Foo的实例的__new__()方法。Foo是type元类的一个实例,所以代码如下所示:

阿偶,你可以看到,不能重新指定元类type的__new__()方法。Python不允许这样做。

可以这么讲,type是派生所有新式类的元类。无论如何,你真的不应该去修改它。但是,如果你想自定义一个类的实例化,那么有什么办法呢?

一种可能的解决方案是自定义元类。本质上,不是去试图修改type元类,而是定义自己派生于type的元类,然后对其进行修改。

第一步是定义派生自type的元类,如下:

头部定义class Meta(type):指定了Meta派生自type。既然type是元类,那Meta也是一个元类。

请注意,重新自定义了Meta的__new__()方法。因为不可能直接对type元类进行此类操作。__new__()方法执行以下操作:

  • 经由super()指代的(type)元类的__new__()方法实际创建一个新的类
  • 将自定义属性attr分配给类,并设置值为100
  • 返回新创建的类

现在实现代码的另一半:定义一个新类Foo,并指定其元类为自定义元类Meta,而不是标准元类type。可以通过在类定义中使用关键字metaclass完成,如下所示:

瞧! Foo已经自动拥用了从Meta元类的属性attr。当然,你定义的任何其他类也会如此:

就像一个类作为创建对象的模板一样,一个元类可以作为创建类的模板。元类有时被称为类工厂。

比较以下两个示例:

对象工厂

类工厂

真的是必要的吗?

就像上面的类工厂的例子一样简单,它是metaclasses如何工作的本质。它们允许定制类的实例化。

尽管如此,仅仅为了赋予每个新创建的类的自定义属性attr,确实有点小题大做。你真的需要一个metaclass来实现吗?

在Python中,至少有其他一些方法可以实现同样的效果:

简单的继承

类装饰器

结论

正如蒂姆·彼得斯建议的,元类可以很容易地作为一种“寻找解决问题的方案”,通常不需要创建自定义元类。如果手头上的问题能够以更简单的方式解决,那或许就应该采用。尽管如此,了解元类有助于理解Python的类,并能够识别元类是否是工作中真正适合使用的工具。

英文原文:https://realpython.com/python-metaclasses/ 译者:Vincent

原文发布于微信公众号 - 马哥Linux运维(magedu-Linux)

原文发表时间:2018-05-25

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