Что такое метаклассы в Python?



Answers

Классы как объекты

Прежде чем понимать метаклассы, вам нужно освоить классы в Python. И Python имеет очень своеобразное представление о том, какие классы, заимствованные из языка Smalltalk.

В большинстве языков классы - это всего лишь фрагменты кода, описывающие процесс создания объекта. Это тоже верно в Python:

>>> class ObjectCreator(object):
...       pass
...

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

Но классы больше, чем в Python. Классы тоже объекты.

Да, объекты.

Как только вы используете class ключевого слова, Python выполняет его и создает OBJECT. Инструкция

>>> class ObjectCreator(object):
...       pass
...

создает в памяти объект с именем «ObjectCreator».

Этот объект (класс) сам способен создавать объекты (экземпляры), и именно поэтому это класс .

Но все же это объект, и поэтому:

  • вы можете назначить его переменной
  • вы можете его скопировать
  • вы можете добавить к нему атрибуты
  • вы можете передать его как параметр функции

например:

>>> print(ObjectCreator) # you can print a class because it's an object
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
...       print(o)
...
>>> echo(ObjectCreator) # you can pass a class as a parameter
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
False
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # you can add attributes to a class
>>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
True
>>> print(ObjectCreator.new_attribute)
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # you can assign a class to a variable
>>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute)
foo
>>> print(ObjectCreatorMirror())
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

Динамическое создание классов

Поскольку классы являются объектами, вы можете создавать их «на лету», как и любой объект.

Во-первых, вы можете создать класс в функции с помощью class :

>>> def choose_class(name):
...     if name == 'foo':
...         class Foo(object):
...             pass
...         return Foo # return the class, not an instance
...     else:
...         class Bar(object):
...             pass
...         return Bar
...
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print(MyClass) # the function returns a class, not an instance
<class '__main__.Foo'>
>>> print(MyClass()) # you can create an object from this class
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

Но это не так динамично, так как вам все равно придется писать весь класс самостоятельно.

Поскольку классы являются объектами, они должны быть сгенерированы чем-то.

Когда вы используете ключевое слово class , Python автоматически создает этот объект. Но, как и большинство вещей в Python, он дает вам способ сделать это вручную.

Помните type функции? Хорошая старая функция, которая позволяет вам узнать, какой тип объекта:

>>> print(type(1))
<type 'int'>
>>> print(type("1"))
<type 'str'>
>>> print(type(ObjectCreator))
<type 'type'>
>>> print(type(ObjectCreator()))
<class '__main__.ObjectCreator'>

Ну, type имеет совершенно разные возможности, он также может создавать классы «на лету». type может взять описание класса в качестве параметров и вернуть класс.

(Я знаю, глупо, что одна и та же функция может иметь два совершенно разных применения в соответствии с параметрами, которые вы передаете ему. Это проблема из-за обратной совместимости в Python)

type работает таким образом:

type(name of the class,
     tuple of the parent class (for inheritance, can be empty),
     dictionary containing attributes names and values)

например:

>>> class MyShinyClass(object):
...       pass

могут быть созданы вручную таким образом:

>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # returns a class object
>>> print(MyShinyClass)
<class '__main__.MyShinyClass'>
>>> print(MyShinyClass()) # create an instance with the class
<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>

Вы заметите, что мы используем «MyShinyClass» как имя класса и как переменную для хранения ссылки на класс. Они могут быть разными, но нет причин усложнять ситуацию.

type принимает словарь для определения атрибутов класса. Так:

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

Можно перевести на:

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

И используется как обычный класс:

>>> print(Foo)
<class '__main__.Foo'>
>>> print(Foo.bar)
True
>>> f = Foo()
>>> print(f)
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print(f.bar)
True

И, конечно, вы можете унаследовать от него, так что:

>>>   class FooChild(Foo):
...         pass

было бы:

>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})
>>> print(FooChild)
<class '__main__.FooChild'>
>>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from Foo
True

В конце концов вы захотите добавить методы в свой класс. Просто определите функцию с соответствующей сигнатурой и назначьте ее как атрибут.

>>> def echo_bar(self):
...       print(self.bar)
...
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
>>> hasattr(Foo, 'echo_bar')
False
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar')
True
>>> my_foo = FooChild()
>>> my_foo.echo_bar()
True

И вы можете добавить еще больше методов после динамического создания класса, так же, как добавлять методы к обычно создаваемому объекту класса.

>>> def echo_bar_more(self):
...       print('yet another method')
...
>>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')
True

Вы видите, куда мы идем: в Python классы - это объекты, и вы можете динамически создавать класс «на лету».

Это то, что делает Python, когда вы используете class ключевого слова, и делает это, используя метакласс.

Что такое метаклассы (наконец)

Метаклассы - это «материал», который создает классы.

Вы определяете классы для создания объектов, не так ли?

Но мы узнали, что классы Python - это объекты.

Ну, метаклассы - вот что создает эти объекты. Это классы классов, вы можете представить их следующим образом:

MyClass = MetaClass()
my_object = MyClass()

Вы видели, что этот type позволяет вам сделать что-то вроде этого:

MyClass = type('MyClass', (), {})

Это потому, что type функции на самом деле является метаклассом. type - это метакласс Python, используемый для создания всех классов за кулисами.

Теперь вы задаетесь вопросом, почему это написано в нижнем регистре, а не в Type ?

Ну, я думаю, это вопрос согласованности с str , класс, который создает объекты строк, и int класс, который создает целые объекты. type - это просто класс, который создает объекты класса.

Вы видите это, проверяя атрибут __class__ .

Все, и я имею в виду все, - это объект в Python. Это включает в себя ints, строки, функции и классы. Все они - объекты. И все они созданы из класса:

>>> age = 35
>>> age.__class__
<type 'int'>
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
<type 'str'>
>>> def foo(): pass
>>> foo.__class__
<type 'function'>
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
<class '__main__.Bar'>

Теперь, что такое __class__ любого __class__ ?

>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> name.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>

Итак, метакласс - это всего лишь материал, создающий объекты класса.

Вы можете назвать это «фабрикой классов», если хотите.

type - это встроенный метакласс, используемый Python, но, конечно, вы можете создать свой собственный метакласс.

__metaclass__

Вы можете добавить атрибут __metaclass__ при написании класса:

class Foo(object):
    __metaclass__ = something...
    [...]

Если вы это сделаете, Python будет использовать метакласс для создания класса Foo .

Осторожно, это сложно.

Сначала вы пишете class Foo(object) , но объект класса Foo еще не создан в памяти.

Python будет искать __metaclass__ в определении класса. Если он найдет его, он будет использовать его для создания класса объекта Foo . Если это не так, он будет использовать type для создания класса.

Прочитайте это несколько раз.

Когда вы выполните:

class Foo(Bar):
    pass

Python делает следующее:

В Foo есть атрибут __metaclass__ ?

Если да, создайте в памяти объект класса (я сказал объект класса, оставайтесь со мной здесь), с именем Foo , используя то, что находится в __metaclass__ .

Если Python не может найти __metaclass__ , он будет искать __metaclass__ на уровне MODULE и попытаться сделать то же самое (но только для классов, которые не наследуют ничего, в основном классы старого стиля).

Тогда, если он вообще не может найти какой-либо __metaclass__ , он будет использовать собственный метакласс класса (первый родительский) (который может быть type по умолчанию) для создания объекта класса.

Будьте осторожны, __metaclass__ атрибут __metaclass__ не был унаследован, метаклассом родителя ( Bar.__class__ ) будет. Если в Bar используется атрибут __metaclass__ который создал Bar с type() (а не type.__new__() ), подклассы не наследуют этого поведения.

Теперь большой вопрос: что вы можете положить в __metaclass__ ?

Ответ: то, что может создать класс.

А что может создать класс? type или что-либо, что подклассы или использует его.

Пользовательские метаклассы

Основная цель метакласса - автоматически менять класс, когда он создается.

Обычно вы делаете это для API, где вы хотите создавать классы, соответствующие текущему контексту.

Представьте себе глупый пример, в котором вы решите, что все классы в вашем модуле должны иметь свои атрибуты, написанные в верхнем регистре. Существует несколько способов сделать это, но один из способов - установить __metaclass__ на уровне модуля.

Таким образом, все классы этого модуля будут созданы с использованием этого метакласса, и мы просто должны сообщить метаклассу, чтобы все атрибуты были в верхнем регистре.

К счастью, __metaclass__ действительно может быть любым вызываемым, ему не нужно быть формальным классом (я знаю, что-то с «классом» в его названии не обязательно должен быть классом, идите на фигуру ... но это полезно).

Итак, мы начнем с простого примера, используя функцию.

# the metaclass will automatically get passed the same argument
# that you usually pass to `type`
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
    """
      Return a class object, with the list of its attribute turned
      into uppercase.
    """

    # pick up any attribute that doesn't start with '__' and uppercase it
    uppercase_attr = {}
    for name, val in future_class_attr.items():
        if not name.startswith('__'):
            uppercase_attr[name.upper()] = val
        else:
            uppercase_attr[name] = val

    # let `type` do the class creation
    return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

__metaclass__ = upper_attr # this will affect all classes in the module

class Foo(): # global __metaclass__ won't work with "object" though
    # but we can define __metaclass__ here instead to affect only this class
    # and this will work with "object" children
    bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
# Out: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))
# Out: True

f = Foo()
print(f.BAR)
# Out: 'bip'

Теперь давайте сделаем то же самое, но с использованием реального класса для метакласса:

# remember that `type` is actually a class like `str` and `int`
# so you can inherit from it
class UpperAttrMetaclass(type):
    # __new__ is the method called before __init__
    # it's the method that creates the object and returns it
    # while __init__ just initializes the object passed as parameter
    # you rarely use __new__, except when you want to control how the object
    # is created.
    # here the created object is the class, and we want to customize it
    # so we override __new__
    # you can do some stuff in __init__ too if you wish
    # some advanced use involves overriding __call__ as well, but we won't
    # see this
    def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                future_class_parents, future_class_attr):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in future_class_attr.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

Но это не ООП. Мы вызываем type напрямую, и мы не переопределяем и не вызываем родительский __new__ . Давай сделаем это:

class UpperAttrMetaclass(type):

    def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                future_class_parents, future_class_attr):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in future_class_attr.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        # reuse the type.__new__ method
        # this is basic OOP, nothing magic in there
        return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                            future_class_parents, uppercase_attr)

Возможно, вы заметили дополнительный аргумент upperattr_metaclass . В этом нет ничего особенного: __new__ всегда получает класс, в котором он определен, в качестве первого параметра. Так же, как и вы, для обычных методов, которые получают экземпляр как первый параметр или определяющий класс для методов класса.

Конечно, имена, которые я использовал здесь, являются длинными для ясности, но, как и для self , все аргументы имеют обычные имена. Итак, настоящий метакласс будет выглядеть так:

class UpperAttrMetaclass(type):

    def __new__(cls, clsname, bases, dct):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in dct.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        return type.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)

Мы можем сделать его еще более чистым, используя super , что облегчит наследование (потому что да, у вас могут быть метаклассы, наследующие от метаклассов, наследующие от типа):

class UpperAttrMetaclass(type):

    def __new__(cls, clsname, bases, dct):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in dct.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)

Вот и все. В метаклассах ничего больше нет.

Причина сложности кода с использованием метаклассов заключается не в метаклассах, а потому, потому что вы обычно используете метаклассы, чтобы делать скрученные вещи, полагаясь на интроспекцию, манипулируя наследованием, vars, такие как __dict__ и т. Д.

Действительно, метаклассы особенно полезны для черной магии и, следовательно, для сложных вещей. Но сами по себе они просты:

  • перехватывать создание класса
  • изменить класс
  • вернуть измененный класс

Зачем использовать классы метаклассов вместо функций?

Поскольку __metaclass__ может принимать любые вызываемые вызовы, почему вы используете класс, так как это явно сложнее?

Этому есть несколько причин:

  • Намерение ясно. Когда вы читаете UpperAttrMetaclass(type) , вы знаете, что будет следовать
  • Вы можете использовать ООП. Metaclass может наследовать от метакласса, переопределять родительские методы. Метаклассы могут даже использовать метаклассы.
  • Подклассы класса будут экземплярами метакласса, если вы указали класс метакласса, но не с метаклассовой функцией.
  • Вы можете лучше структурировать свой код. Вы никогда не используете метаклассы для чего-то столь же тривиального, как в приведенном выше примере. Это обычно для чего-то сложного. Наличие возможности делать несколько методов и группировать их в одном классе очень полезно, чтобы сделать код более удобным для чтения.
  • Вы можете подключаться к __new__ , __init__ и __call__ . Это позволит вам делать разные вещи. Даже если вы обычно можете делать все это в __new__ , некоторые люди просто удобнее использовать __init__ .
  • Они называются метаклассами, черт побери! Это должно что-то значить!

Зачем использовать метаклассы?

Теперь большой вопрос. Почему вы используете какую-то непонятную функцию, подверженную ошибкам?

Ну, обычно у вас нет:

Метаклассы - это более глубокая магия, о которой 99% пользователей не должны беспокоиться. Если вы задаетесь вопросом, нужны ли вам они, вы не делаете (люди, которые действительно нуждаются в них, знают с уверенностью, что они в них нуждаются, и не нуждаются в объяснении о том, почему).

Python Guru Тим Петерс

Основным вариантом использования метакласса является создание API. Типичным примером этого является ORM Django.

Это позволяет вам определить что-то вроде этого:

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

Но если вы это сделаете:

guy = Person(name='bob', age='35')
print(guy.age)

Он не вернет объект IntegerField . Он вернет int и может даже взять его непосредственно из базы данных.

Это возможно, потому что models.Model определяет __metaclass__ и использует некоторую магию, которая превратит Person вы только что определили с помощью простых операторов, в сложный крючок в поле базы данных.

Django делает что-то сложное, просто выставляя простой API и используя метаклассы, воссоздавая код из этого API, чтобы выполнять реальную работу за кулисами.

Последнее слово

Во-первых, вы знаете, что классы - это объекты, которые могут создавать экземпляры.

На самом деле классы сами по себе являются экземплярами. Из метаклассов.

>>> class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
142630324

Все это объект в Python, и все они - либо экземпляры классов, либо экземпляры метаклассов.

За исключением type .

type на самом деле является его собственным метаклассом. Это не то, что можно воспроизвести в чистом Python, и это делается путем небольшого обмана на уровне реализации.

Во-вторых, метаклассы сложны. Возможно, вы не захотите использовать их для очень простых изменений класса. Вы можете менять классы, используя два разных метода:

В 99% случаев, когда вам требуется изменение класса, вам лучше использовать их.

Но в 98% случаев вам вообще не нужны изменения класса.

Question

Что такое метаклассы и для чего мы их используем?




Python 3 update

There are (at this point) two key methods in a metaclass:

  • __prepare__ , and
  • __new__

__prepare__ lets you supply a custom mapping (such as an OrderedDict ) to be used as the namespace while the class is being created. You must return an instance of whatever namespace you choose. If you don't implement __prepare__ a normal dict is used.

__new__ is responsible for the actual creation/modification of the final class.

A bare-bones, do-nothing-extra metaclass would like:

class Meta(type):

    def __prepare__(metaclass, cls, bases):
        return dict()

    def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
        return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)

Простой пример:

Say you want some simple validation code to run on your attributes -- like it must always be an int or a str . Without a metaclass, your class would look something like:

class Person:
    weight = ValidateType('weight', int)
    age = ValidateType('age', int)
    name = ValidateType('name', str)

As you can see, you have to repeat the name of the attribute twice. This makes typos possible along with irritating bugs.

A simple metaclass can address that problem:

class Person(metaclass=Validator):
    weight = ValidateType(int)
    age = ValidateType(int)
    name = ValidateType(str)

This is what the metaclass would look like (not using __prepare__ since it is not needed):

class Validator(type):
    def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
        # search clsdict looking for ValidateType descriptors
        for name, attr in clsdict.items():
            if isinstance(attr, ValidateType):
                attr.name = name
                attr.attr = '_' + name
        # create final class and return it
        return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)

A sample run of:

p = Person()
p.weight = 9
print(p.weight)
p.weight = '9'

производит:

9
Traceback (most recent call last):
  File "simple_meta.py", line 36, in <module>
    p.weight = '9'
  File "simple_meta.py", line 24, in __set__
    (self.name, self.type, value))
TypeError: weight must be of type(s) <class 'int'> (got '9')

Note : This example is simple enough it could have also been accomplished with a class decorator, but presumably an actual metaclass would be doing much more.

The 'ValidateType' class for reference:

class ValidateType:
    def __init__(self, type):
        self.name = None  # will be set by metaclass
        self.attr = None  # will be set by metaclass
        self.type = type
    def __get__(self, inst, cls):
        if inst is None:
            return self
        else:
            return inst.__dict__[self.attr]
    def __set__(self, inst, value):
        if not isinstance(value, self.type):
            raise TypeError('%s must be of type(s) %s (got %r)' %
                    (self.name, self.type, value))
        else:
            inst.__dict__[self.attr] = value



Role of a metaclass's __call__() method when creating a class instance

If you've done Python programming for more than a few months you'll eventually stumble upon code that looks like this:

# define a class
class SomeClass(object):
    # ...
    # some definition here ...
    # ...

# create an instance of it
instance = SomeClass()

# then call the object as if it's a function
result = instance('foo', 'bar')

The latter is possible when you implement the __call__() magic method on the class.

class SomeClass(object):
    # ...
    # some definition here ...
    # ...

    def __call__(self, foo, bar):
        return bar + foo

The __call__() method is invoked when an instance of a class is used as a callable. But as we've seen from previous answers a class itself is an instance of a metaclass, so when we use the class as a callable (ie when we create an instance of it) we're actually calling its metaclass's __call__() method. At this point most Python programmers are a bit confused because they've been told that when creating an instance like this instance = SomeClass() you're calling it's __init__() method. Some who've dug a bit deeper know that before __init__() there's __new__() . Well, today another layer of truth is being revealed, before __new__() there's the metaclass's __call__() .

Let's study the method call chain from specifically the perspective of creating an instance of a class.

This is a metaclass that logs exactly the moment before an instance is created and the moment it's about to return it.

class Meta_1(type):
    def __call__(cls):
        print "Meta_1.__call__() before creating an instance of ", cls
        instance = super(Meta_1, cls).__call__()
        print "Meta_1.__call__() about to return instance."
        return instance

This is a class that uses that metaclass

class Class_1(object):

    __metaclass__ = Meta_1

    def __new__(cls):
        print "Class_1.__new__() before creating an instance."
        instance = super(Class_1, cls).__new__(cls)
        print "Class_1.__new__() about to return instance."
        return instance

    def __init__(self):
        print "entering Class_1.__init__() for instance initialization."
        super(Class_1,self).__init__()
        print "exiting Class_1.__init__()."

And now let's create an instance of Class_1

instance = Class_1()
# Meta_1.__call__() before creating an instance of <class '__main__.Class_1'>.
# Class_1.__new__() before creating an instance.
# Class_1.__new__() about to return instance.
# entering Class_1.__init__() for instance initialization.
# exiting Class_1.__init__().
# Meta_1.__call__() about to return instance.

The code above doesn't actually do anything other than logging the task and then delegating the actual work to the parent (ie keeping the default behavior). So with type being Meta_1 's parent class, we can imagine that this would be the pseudo implementation of type.__call__() :

class type:
    def __call__(cls, *args, **kwarg):

        # ... maybe a few things done to cls here

        # then we call __new__() on the class to create an instance
        instance = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)

        # ... maybe a few things done to the instance here

        # then we initialize the instance with its __init__() method
        instance.__init__(*args, **kwargs)

        # ... maybe a few more things done to instance here

        # then we return it
        return instance

We can see that the metaclass's __call__() method is the one that's called first. It then delegates creation of the instance to the class's __new__() method and initialization to the instance's __init__() . It's also the one that ultimately returns the instance.

From the above it stems that the metaclass's __call__() is also given the opportunity to decide whether or not a call to Class_1.__new__() or Class_1.__init__() will eventually be made. Over the course of its execution it could actually return an object that hasn't been touched by either of these methods. Take for example this approach to the singleton pattern:

class Meta_2(type):
    singletons = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls in Meta_2.singletons:
            # we return the only instance and skip a call to __new__() 
            # and __init__()
            print ("{} singleton returning from Meta_2.__call__(), "
                   "skipping creation of new instance.".format(cls))
            return Meta_2.singletons[cls]

        # else if the singleton isn't present we proceed as usual
        print "Meta_2.__call__() before creating an instance."
        instance = super(Meta_2, cls).__call__(*args, **kwargs)
        Meta_2.singletons[cls] = instance
        print "Meta_2.__call__() returning new instance."
        return instance

class Class_2(object):

    __metaclass__ = Meta_2

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print "Class_2.__new__() before creating instance."
        instance = super(Class_2, cls).__new__(cls)
        print "Class_2.__new__() returning instance."
        return instance

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print "entering Class_2.__init__() for initialization."
        super(Class_2, self).__init__()
        print "exiting Class_2.__init__()."

Let's observe what happens when repeatedly trying to create an object of type Class_2

a = Class_2()
# Meta_2.__call__() before creating an instance.
# Class_2.__new__() before creating instance.
# Class_2.__new__() returning instance.
# entering Class_2.__init__() for initialization.
# exiting Class_2.__init__().
# Meta_2.__call__() returning new instance.

b = Class_2()
# <class '__main__.Class_2'> singleton returning from Meta_2.__call__(), skipping creation of new instance.

c = Class_2()
# <class '__main__.Class_2'> singleton returning from Meta_2.__call__(), skipping creation of new instance.

a is b is c # True



The type() function can return the type of an object or create a new type,

for example, we can create a Hi class with the type() function and do not need to use this way with class Hi(object):

def func(self, name='mike'):
    print('Hi, %s.' % name)

Hi = type('Hi', (object,), dict(hi=func))
h = Hi()
h.hi()
Hi, mike.

type(Hi)
type

type(h)
__main__.Hi

In addition to using type() to create classes dynamically, you can control creation behavior of class and use metaclass.

According to the Python object model, the class is the object, so the class must be an instance of another certain class. By default, a Python class is instance of the type class. That is, type is metaclass of most of the built-in classes and metaclass of user-defined classes.

class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

class CustomList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass

lst = CustomList()
lst.add('custom_list_1')
lst.add('custom_list_2')

lst
['custom_list_1', 'custom_list_2']

Magic will take effect when we passed keyword arguments in metaclass, it indicates the Python interpreter to create the CustomList through ListMetaclass. new (), at this point, we can modify the class definition, for example, and add a new method and then return the revised definition.




Я думаю, что введение ONLamp в программирование метакласса хорошо написано и дает действительно хорошее введение в эту тему, несмотря на то, что уже несколько лет.

http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html

Короче: класс - это проект создания экземпляра, метакласс - это план создания класса. Легко видеть, что в классах Python тоже должны быть первоклассными объектами, чтобы включить это поведение.

Я никогда не писал его сам, но я думаю, что одно из лучших применений метаклассов можно увидеть в структуре Django . Классы моделей используют метаклассический подход, чтобы включить декларативный стиль написания новых моделей или классов классов. В то время как метакласс создает класс, все участники получают возможность настроить сам класс.

Остается сказать: если вы не знаете, что такое метаклассы, вероятность того, что они вам не понадобятся, составляет 99%.




Одно использование для метаклассов - это добавление новых свойств и методов в экземпляр автоматически.

Например, если вы посмотрите на модели Django , их определение выглядит немного запутанным. Похоже, что вы определяете только свойства класса:

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)

Однако во время выполнения объекты Person заполняются всякими полезными методами. Посмотрите source какой-то удивительной метаклассификации.




The tl;dr version

The type(obj) function gets you the type of an object.

The type() of a class is its metaclass .

To use a metaclass:

class Foo(object):
    __metaclass__ = MyMetaClass



Related