类也是对象

在理解元类之前，你需要先掌握Python中的类。Python中类的概念借鉴于Smalltalk，这显得有些奇特。在大多数编程语言中，类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在Python中这一点仍然成立：

>>> class ObjectCreator(object):
...       pass
...>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print(my_object)
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>

但是，Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的，没错，就是对象。只要你使用关键字class，Python解释器在执行的时候就会创建一个对象.

下面这段代码：

class ObjectCreator(object):pass

将在内存中创建一个对象，名字就是ObjectCreator。这个对象(类)自身拥有创建对象(类实例)的能力，而这就是为什么它是一个类的原因。但是，它的本质仍然是一个对象，于是你可以对它做如下的操作：

• 你可以将它赋值给一个变量
• 你可以拷贝它
• 你可以为它增加属性
• 你可以将它作为函数参数进行传递

下面是示例：

>>> print ObjectCreator     # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
…       print o
…
>>> echo(ObjectCreator)                 # 你可以将类做为参数传给函数
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' #  你可以为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

动态地创建类

因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可

>>> def choose_class(name):
…       if name == 'foo':
…           class Foo(object):
…               pass
…           return Foo     # 返回的是类，不是类的实例
…       else:
…           class Bar(object):
…               pass
…           return Bar
…
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print MyClass              # 函数返回的是类，不是类的实例
<class '__main__'.Foo>
>>> print MyClass()            # 你可以通过这个类创建类实例，也就是对象
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

但这还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。

type能动态的创建类，type可以接受一个类的描述作为参数，然后返回一个类。

type(类名, 父类的元组(针对继承的情况，可以为空)，包含属性的字典(名称和值))

比如下面的代码：

>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {})  # 返回一个类对象
>>> print MyShinyClass
<class '__main__.MyShinyClass'>
>>> print MyShinyClass()  #  创建一个该类的实例
<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>

type 接受一个字典来为类定义属性，因此：

>>> class Foo(object):
…       bar = True

等同于：

Foo = type('Foo', (), {'bar':True})

在Python中，类也是对象，你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。

元类

元类就是创建类这种对象的东西。如果你喜欢的话，可以把元类称为“类工厂”。type就是Python的内建元类，当然了，你也可以创建自己的元类。

元类本身而言，它们其实是很简单的：

1. 拦截类的创建
2. 修改类
3. 返回修改之后的类

自定义元类

元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。

Python 3中创建元类的语法:

class NothingMetaclass(type):def __new__(mcs, name, bases, namespace):# 什么都没做，你可以在这里做点什么return type.__new__(mcs, name, bases, namespace)class Foo(object, metaclass=NothingMetaclass):pass

demo1

• new是一个静态方法,而init是一个实例方法.
• new方法会返回一个创建的实例,而init什么都不返回.
• 只有在new返回一个cls的实例时后面的init才能被调用.
• 当创建一个新实例时调用new,初始化一个实例时用init.

看一个例子

# 请记住，'type'实际上是一个类，就像'str'和'int'一样
# 所以，你可以从type继承
class MetaA(type):# __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法# __new__是用来创建对象并返回之的方法# 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象# 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建# 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__# 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情# 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用def __new__(cls, name, bases, dct):print('MetaA.__new__')# 这种方式不会调用__init__方法# return type(name, bases, dct)# 这种方式会调用__init__return type.__new__(cls, name, bases, dct)def __init__(cls, name, bases, dct):print('MetaA.__init__')class A(object, metaclass=MetaA):passprint(A())

demo2

class ListMetaclass(type):# 元类会自动将你通常传给‘type’的参数作为自己的参数传入# mcs表示元类# name表示创建类的类名(在这里创建类就是继承Model类的子类User)# bases表示创建类继承的所有父类# namespace表示创建类的所有属性和方法(以键值对的字典的形式)def __new__(mcs, name, bases, namespace):namespace['add'] = lambda self, value: self.append(value)return type.__new__(mcs, name, bases, namespace)# 通过metaclass，给该类动态添加了add方法
class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):passl = MyList()
l.add(1)
print(l)

究竟为什么要使用元类？

现在回到我们的大主题上来，究竟是为什么你会去使用这样一种容易出错且晦涩的特性？好吧，一般来说，你根本就用不上它：

“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。” ——

Python界的领袖 Tim Peters
元类的主要用途是创建API。一个典型的例子是Django ORM。它允许你像这样定义

class Person(models.Model):name = models.CharField(max_length=30)age = models.IntegerField()

然后可以通过简单点API操作数据库。其背后的魔法就是定义了元类，并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂hook。Django框架将这些看起来很复杂的东西通过暴露出一个简单的使用元类的API将其化简，通过这个API重新创建代码，在背后完成真正的工作。

一个简单的orm demo

class Field:def __init__(self, name, column_type):self.name = nameself.column_type = column_typedef __str__(self):return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)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')class ModelMetaclass(type):def __new__(mcs, name, bases, attrs):if name == 'Model':return type.__new__(mcs, name, bases, attrs)print("Found Model: %s" % name)mapping = dict()fields = list()# 将属性保存到mapping中for k, v in attrs.items():if isinstance(v, Field):print('Found mapping : %s ==> %s' % (k, v))mapping[k] = vfields.append(k)# 将Model中的Field删除for k in mapping.keys():attrs.pop(k)attrs['__fields__'] = list(map(lambda f: '`%s`' % f, fields))attrs['__mapping__'] = mappingattrs['__table__'] = namereturn type.__new__(mcs, name, bases, attrs)class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):def __init__(self, **kwargs):super(Model, self).__init__(kwargs)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] = valuedef save(self):fields = []params = []args = []for k, v in self.__mapping__.items():print("%s------%s" % (k, v))fields.append(v.name)params.append('?')args.append(getattr(self, k, None))sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(self.__fields__), ','.join(params))print('SQL: %s' % sql)print('ARGS: %s' % str(args))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')u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

总结

Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。你可以通过其他两种技术来修改类：

1. Monkey patching
2. 类装饰器

当你需要动态修改类时，99%的时间里你最好使用上面这两种技术。当然了，其实在99%的时间里你根本就不需要动态修改类

https://time.geekbang.org/column/article/101288

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65214982