首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Python中使用type、metacl

Python中使用type、metacl

作者头像
py3study
发布2020-01-16 11:20:02
3590
发布2020-01-16 11:20:02
举报
文章被收录于专栏:python3python3

1: type()

我们知道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Person的class:

class Person(object):
    def name(self, name='Kaven'):
        print('My name is: %s.' % name)

p = Person()
p.name()
print(type(Person))
print(type(p))

输出:

1 My name is: Kaven.
2 <class 'type'>
3 <class '__main__.Person'>

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Person类,而无需通过class Person(object)的定义:

# -*- coding: utf-8 -*-
def func(self, name='Kaven'): # 自定义函数
    print('My name is: %s.' % name)

Person = type('Person', (object,), dict(name=func)) # 创建Person class

h = Person()
h.name()
print('type(Person) =', type(Person))
print('type(h) =', type(h))

 输出:

1 My name is: Kaven.
2 type(Person) = <class 'type'>
3 type(h) = <class '__main__.Person'>

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,使用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func绑定到方法名name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 X 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。

2: 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,我们这样理解就是:

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。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”。

正常情况下,我们不会碰到需要使用metaclass的情况,所以,以下内容我尽我所理解的描述清楚,因为基本上大家可能不会用到。

我们先看一个简单的例子,这个metaclass可以给我们自定义的MyFriend增加一个add方法:

定义FriendMetaclass,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是创建类,所以必须从`type`类型派生:
class FriendMetaclass(type):
    def __new__(newcls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(newcls, name, bases, attrs)

定义了FriendMetaclass,我们在定义类的时候还要指示使用FriendMetaclass来定制类,传入关键字参数metaclass

# 指示使用FriendMetaclass来定制类
class MyFriend(list, metaclass=FriendMetaclass):
    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MyFriend时,要通过FriendMetaclass.__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。

完整代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

# metaclass是创建类,所以必须从`type`类型派生:
class FriendMetaclass(type):
    def __new__(newcls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(newcls, name, bases, attrs)


# 指示使用FriendMetaclass来定制类
class MyFriend(list, metaclass=FriendMetaclass):
    pass


L = MyFriend()
L.add('乔峰')
L.add('慕容复')
L.add('鸠摩智')
L.add('玄灯大师')
print(L) # ['乔峰', '慕容复', '鸠摩智', '玄灯大师']

动态修改有什么意义呢?直接在MyFriend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修改纯属装逼。

但是,总会遇到需要通过metaclass修改类定义的场景。ORM就是一个典型的例子。

我们知道ORM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,比如我们期待他写出这样的代码:

# -*- coding: utf-8 -*-

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=1, name='loose', email='qq@qq.com', password='123456')
# 保存到数据库:
u.save()

其中,父类Model和属性类型StringFieldIntegerField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的使用者用起来却非常简单。

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)

Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringFieldIntegerField等等:

class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(20)')


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)

还有基类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

如果找到了,就使用Model中定义的metaclassModelMetaclass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。

ModelMetaclass中,一共做了这几件事情:

  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。

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。

完整代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

' 简单 ORM 使用 metaclass 示例 '


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)


class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(20)')


class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')


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)


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))


# testing code:

class User(Model):
    id = IntegerField('id')
    name = StringField('username')
    email = StringField('email')
    password = StringField('password')


u = User(id=1, name='loose', email='qq@qq.com', password='123456')
u.save()

输出:

1 Found model: User
2 Found mapping: id ==> <IntegerField:id>
3 Found mapping: name ==> <StringField:username>
4 Found mapping: email ==> <StringField:email>
5 Found mapping: password ==> <StringField:password>
6 SQL: insert into User (id,username,email,password) values (?,?,?,?)
7 ARGS: [1, 'loose', 'qq@qq.com', '123456']

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。

以上只是简单的编写ORM示例,实际应用会更复杂。有描述不当的清随时指正哈

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019-05-23 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1: type()
  • 2: metaclass
相关产品与服务
数据库
云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建,轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量,更专注于业务发展,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档