元类是面向对象编程中的一个概念,用于创建类的类。在Python中,一切都是对象,包括类本身。而元类就是用来创建这些类的。
元类提供了控制类创建过程的功能,它可以在类被定义时自动执行一些操作。可以将元类视为类的模板,它定义了类的行为、属性和方法。
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,Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。
def choose_class(name):
if name == 'foo':
# 定义一个Foo类,同时会创建一个Foo的对象, 注意不是Foo的实例对象.
class Foo(object):
pass
return Foo # 注意:返回的是类, 而不是类的实例
else:
class Bar(object):
pass
return Bar
if __name__ == '__main__':
foo_class = choose_class('foo')
print("foo_class===> " + str(foo_class))
# 创建Foo类的实例对象
foo_obj = foo_class()
print("foo_obj===> " + str(foo_obj))
输出结果:
foo_class===> <class '__main__.choose_class..Foo' >
foo_obj===> <__main__.choose_class.<locals>.Foo object at 0x101208a60>
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。
当你使用class关键字时,Python解释器自动创建这个对象。但就和Python中的大多数事情一样,Python仍然提供给你手动处理的方法。内建函数type除了可以查看对象的类型是什么, 它还可以用来动态的创建类.
语法如下:
type(类名, 由父类名称组成的元组(针对继承的情况,可以为空),包含属性和方法的字典(名称和值))
# 定了一个Test类, 参数2指定继承object类,参数3指定类的属性
Test = type("Test", (object,), {'bar':True})
t = Test()
print(t.bar)
上面定义类的方式相当于:
class Test(object):
bar = True
@classmethod
def class_method(cls, value):
print("class_method:" + cls.class_attr + " " + value)
@staticmethod
def static_method(value):
print("static_method:" + value)
def obj_method(self):
print("obj_method:" + self.class_attr)
# 定义class
TestClass = type("Test", (object,),
{'class_attr': 'hello', 'class_method': class_method, 'static_method': static_method,
'obj_method': obj_method})
# 创建实例
test = TestClass()
# 调用实例方法
test.obj_method()
# 调用类方法
TestClass.class_method('通过类名调用类方法')
test.class_method('通过实例对象调用类方法')
# 调用静态方法
TestClass.static_method('通过类名调用静态方法')
test.static_method('通过实例对象调用静态方法')
你可以在定义一个类的时候为其添加__metaclass__属性。
class Foo(object):
__metaclass__ = something…
...省略...
如果你这么做了,Python就会用元类来创建类Foo。小心点,这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object),但是类Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性,如果找到了,Python就会用它来创建类Foo,如果没有找到,就会用内建的type来创建这个类。
当你写如下代码时 :
class Foo(Bar):
pass
Python做了如下的操作:
元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。
假设你想让你的模块里所有的类的属性都是大写形式。有好几种方法可以办到,但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__。采用这种方法,这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建,我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。
幸运的是,__metaclass__实际上可以被任意调用,它并不需要是一个正式的类。所以,我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
(1) Python2中
# -*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr):
# class_name 会保存类的名字 Foo
# class_parents 会保存类的父类 object
# class_attr 会以字典的方式保存所有的类属性
# 遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写
new_attr = {}
for name, value in class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
new_attr[name.upper()] = value
# 调用type来创建一个类
return type(class_name, class_parents, new_attr)
class Foo(object):
__metaclass__ = upper_attr # 设置Foo类的元类为upper_attr
bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar')) # False
print(hasattr(Foo, 'BAR')) # True
f = Foo()
print(f.BAR) # bip
(2) 在Python3中
# -*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr):
# 遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写
new_attr = {}
for name, value in class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
new_attr[name.upper()] = value
# 调用type来创建一个类
return type(class_name, class_parents, new_attr)
# 定义类的时候指定metaclass
class Foo(object, metaclass=upper_attr):
bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar')) # False
print(hasattr(Foo, 'BAR')) # True
f = Foo()
print(f.BAR) # bip
现在让我们再做一次,这一次用一个真正的class来当做元类。
# coding=utf-8
class UpperAttrMetaClass(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__
def __new__(cls, class_name, class_parents, class_attr):
# 遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写
new_attr = {}
for name, value in class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
new_attr[name.upper()] = value
# 方法1:通过'type'来做类对象的创建
return type(class_name, class_parents, new_attr)
# 方法2:复用type.__new__方法
# return type.__new__(cls, class_name, class_parents, new_attr)
# python3的用法
class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass):
bar = 'bip'
# python2的用法
# class Foo(object):
# __metaclass__ = UpperAttrMetaClass
# bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar')) # 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR')) # 输出:True
f = Foo()
print(f.BAR) # 输出:'bip'
ORM 是 python编程语言后端web框架 Django的核心思想,“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,简称ORM。
一个句话理解就是:创建一个实例对象,用创建它的类名当做数据表名,用创建它的类属性对应数据表的字段,当对这个实例对象操作时,能够对应MySQL语句。
所谓的ORM就是让开发者在操作数据库的时候,能够像操作对象时通过xxxx.属性=yyyy一样简单,这是开发ORM的初衷。
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
mappings = dict()
# 判断是否需要保存
for k, v in attrs.items():
# 判断是否是指定的StringField或者IntegerField的实例对象
if isinstance(v, tuple):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
# 删除这些已经在字典中存储的属性
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
# 将之前的uid/name/email/password以及对应的对象引用、类名字
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)
# 处理sql的insert语句生成
class Model(object, metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kwargs):
for name, value in kwargs.items():
print('__init__: %s ==> %s' % (name, value))
# 给属性设置值
setattr(self, name, value)
def save(self):
fields = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
# 字段取元组中的第一个作为sql的字段
fields.append(v[0])
# 字段对应的值通过getattr方法获取
args.append(getattr(self, k, None))
args_temp = list()
for temp in args:
# 判断入如果是数字类型
if isinstance(temp, int):
args_temp.append(str(temp))
elif isinstance(temp, str):
args_temp.append("""'%s'""" % temp)
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(args_temp))
print('SQL: %s' % sql)
# 继承父类Model
class User(Model):
uid = ('uid', "int unsigned")
name = ('username', "varchar(30)")
email = ('email', "varchar(30)")
password = ('password', "varchar(30)")
# 当指定元类之后,以上的类属性将不在类中,而是在__mappings__属性指定的字典中存储
# 以上User类中有
# __mappings__ = {
# "uid": ('uid', "int unsigned")
# "name": ('username', "varchar(30)")
# "email": ('email', "varchar(30)")
# "password": ('password', "varchar(30)")
# }
# __table__ = "User"
u = User(uid=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()
运行结果如下:
Found mapping: uid ==> ('uid', 'int unsigned')
Found mapping: name ==> ('username', 'varchar(30)')
Found mapping: email ==> ('email', 'varchar(30)')
Found mapping: password ==> ('password', 'varchar(30)')
__init__: uid ==> 12345
__init__: name ==> Michael
__init__: email ==> test@orm.org
__init__: password ==> my-pwd
SQL: insert into User (uid,username,email,password) values (12345,'Michael','test@orm.org','my-pwd')