什么是Python中的元类？

元类需要3个参数.' name ',' bases '和' dict '

这是秘密开始的地方.在此示例类定义中查找name,bases和dict的来源.

class ThisIsTheName(Bases, Are, Here):
    All_the_code_here
    def doesIs(create, a):
        dict

让我们定义一个元类,它将演示' class: ' 如何调用它.

def test_metaclass(name, bases, dict):
    print 'The Class Name is', name
    print 'The Class Bases are', bases
    print 'The dict has', len(dict), 'elems, the keys are', dict.keys()

    return "yellow"

class TestName(object, None, int, 1):
    __metaclass__ = test_metaclass
    foo = 1
    def baz(self, arr):
        pass

print 'TestName = ', repr(TestName)

# output => 
The Class Name is TestName
The Class Bases are (, None, , 1)
The dict has 4 elems, the keys are ['baz', '__module__', 'foo', '__metaclass__']
TestName =  'yellow'

而现在,一个实际意味着什么的例子,这将自动使列表中的变量"属性"设置在类上,并设置为None.

def init_attributes(name, bases, dict):
    if 'attributes' in dict:
        for attr in dict['attributes']:
            dict[attr] = None

    return type(name, bases, dict)

class Initialised(object):
    __metaclass__ = init_attributes
    attributes = ['foo', 'bar', 'baz']

print 'foo =>', Initialised.foo
# output=>
foo => None

请注意,通过使用元类Initialised来获得"初始化"的神奇行为不会传递给Initalised的子类.

这是一个更具体的示例,展示了如何子类化'type'来创建一个在创建类时执行操作的元类.这非常棘手:

class MetaSingleton(type):
    instance = None
    def __call__(cls, *args, **kw):
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super(MetaSingleton, cls).__call__(*args, **kw)
        return cls.instance

class Foo(object):
    __metaclass__ = MetaSingleton

a = Foo()
b = Foo()
assert a is b

其他人已经解释了元类如何工作以及它们如何适合Python类型系统.这是他们可以使用的一个例子.在我编写的测试框架中,我想跟踪定义类的顺序,以便稍后我可以按此顺序实例化它们.我发现使用元类这样做最容易.

class MyMeta(type):

    counter = 0

    def __init__(cls, name, bases, dic):
        type.__init__(cls, name, bases, dic)
        cls._order = MyMeta.counter
        MyMeta.counter += 1

class MyType(object):              # Python 2
    __metaclass__ = MyMeta

class MyType(metaclass=MyMeta):    # Python 3
    pass

凡是是的子类,MyType然后得到一个类属性_order,它记录在其中的类中定义的顺序.

元类的一个用途是自动向实例添加新属性和方法.

例如,如果你看一下Django模型,它们的定义看起来有点令人困惑.看起来好像只是定义了类属性:

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

但是,在运行时,Person对象充满了各种有用的方法.查看源代码,了解一些神奇的元素.

我认为ONLamp对元类编程的介绍写得很好,并且尽管已有几年的历史,但仍然给出了非常好的主题介绍.

http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html(存档于https://web.archive.org/web/20080206005253/http://www.onlamp. com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html)

简而言之:类是创建实例的蓝图,元类是创建类的蓝图.可以很容易地看出,Python类中也需要是第一类对象来启用此行为.

我自己从来没有写过,但我认为在Django框架中可以看到元类的最好用法之一.模型类使用元类方法来启用编写新模型或表单类的声明式样式.虽然元类正在创建类,但所有成员都可以自定义类.

创建一个新模型

元类使这成为可能

剩下要说的是:如果你不知道什么是元类,那么你不需要它们的可能性是99%.

什么是元类？你用它们做什么的？

TLDR:元类实例化并定义类的行为,就像类实例化一样,并定义实例的行为.

伪代码:

>>> Class(...)
instance

以上应该看起来很熟悉.嗯,哪里Class来的？它是元类(也是伪代码)的一个实例:

>>> Metaclass(...)
Class

在实际代码中,我们可以传递默认的元类,type我们需要实例化一个类,然后我们得到一个类:

>>> type('Foo', (object,), {}) # requires a name, bases, and a namespace

换句话说

类是一个实例,因为元类是一个类.

当我们实例化一个对象时,我们得到一个实例:

>>> object()                          # instantiation of class