Python中使用type、metaclass動態創建方法和屬性
1: type()
我們知道動態語言和靜態語言最大的不同，就是函數和類的定義，不是編譯時定義的，而是運行時動態創建的。
比方說我們要定義一個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))
輸出：
1 My name is: Kaven. 2 <class ‘type‘> 3 <class ‘__main__.Person‘>
我們說class的定義是運行時動態創建的，而創建class的方法就是使用type()函數。
type()函數既可以返回一個對象的類型，又可以創建出新的類型，比如，我們可以通過type()函數創建出Person類，而無需通過class Person(object)的定義：
# -*- coding: utf-8 -*- def func(self, name=‘Kaven‘): # 自定義函數 print(‘My name is: %s.‘ % name) Person = type(‘Person‘, (object,), dict(name=func)) # 創建Person class h = Person() h.name() print(‘type(Person) =‘, type(Person)) print(‘type(h) =‘, type(h))
輸出：
1 My name is: Kaven. 2 type(Person) = <class ‘type‘> 3 type(h) = <class ‘__main__.Person‘>
要創建一個class對象，type()函數依次傳入3個參數：
- class的名稱；
- 繼承的父類集合，註意Python支持多重繼承，如果只有一個父類，使用tuple的單元素寫法；
- class的方法名稱與函數綁定，這裏我們把函數
func綁定到方法名name上。
通過type()函數創建的類和直接寫class是完全一樣的，因為Python解釋器遇到class定義時，僅僅是掃描一下class定義的語法，然後調用type()函數創建出class。
正常情況下，我們都用class X 來定義類，但是，type()函數也允許我們動態創建出類來，也就是說，動態語言本身支持運行期動態創建類，
這和靜態語言有非常大的不同，要在靜態語言運行期創建類，必須構造源代碼字符串再調用編譯器，或者借助一些工具生成字節碼實現，本質上都是動態編譯，會非常復雜。
2: metaclass
除了使用type()動態創建類以外，要控制類的創建行為，還可以使用metaclass。
metaclass，我們這樣理解就是：
當我們定義了類以後，就可以根據這個類創建出實例，所以：先定義類，然後創建實例。
但是如果我們想創建出類呢？那就必須根據metaclass創建出類，所以：先定義metaclass，然後創建類。最後創建實例。
所以，metaclass允許你創建類或者修改類。換句話說，你可以把類看成是metaclass創建出來的“實例”。
正常情況下，我們不會碰到需要使用metaclass的情況，所以，以下內容我盡我所理解的描述清楚，因為基本上大家可能不會用到。
我們先看一個簡單的例子，這個metaclass可以給我們自定義的MyFriend增加一個add方法：
定義FriendMetaclass，按照默認習慣，metaclass的類名總是以Metaclass結尾，以便清楚地表示這是一個metaclass：
# metaclass是創建類，所以必須從`type`類型派生： class FriendMetaclass(type): def __new__(newcls, name, bases, attrs): attrs[‘add‘] = lambda self, value: self.append(value) return type.__new__(newcls, name, bases, attrs)
定義了FriendMetaclass，我們在定義類的時候還要指示使用FriendMetaclass來定制類，傳入關鍵字參數metaclass：
# 指示使用FriendMetaclass來定制類 class MyFriend(list, metaclass=FriendMetaclass): pass
當我們傳入關鍵字參數metaclass時，魔術就生效了，它指示Python解釋器在創建MyFriend時，要通過FriendMetaclass.__new__()來創建，
在此，我們可以修改類的定義，比如，加上新的方法，然後，返回修改後的定義。
__new__()方法接收到的參數依次是：
-
當前準備創建的類的對象；
-
類的名字；
-
類繼承的父類集合；
-
類的方法集合。
完整代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*- # metaclass是創建類，所以必須從`type`類型派生： 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來定制類 class MyFriend(list, metaclass=FriendMetaclass): pass L = MyFriend() L.add(‘喬峰‘) L.add(‘慕容復‘) L.add(‘鳩摩智‘) L.add(‘玄燈大師‘) print(L) # [‘喬峰‘, ‘慕容復‘, ‘鳩摩智‘, ‘玄燈大師‘]
動態修改有什麽意義呢？直接在MyFriend定義中寫上add()方法不是更簡單嗎？正常情況下，確實應該直接寫，通過metaclass修改純屬裝逼。
但是，總會遇到需要通過metaclass修改類定義的場景。ORM就是一個典型的例子。
我們知道ORM即對象-關系映射，就是把關系數據庫的一行映射為一個對象，也就是一個類對應一個表，這樣，寫代碼更簡單，不用直接操作SQL語句。
要編寫一個ORM框架，所有的類都只能動態定義，因為只有使用者才能根據表的結構定義出對應的類來。
讓我們來嘗試編寫一個ORM框架。
編寫底層模塊的第一步，就是先把調用接口寫出來。比如，使用者如果使用這個ORM框架，想定義一個User類來操作對應的數據庫表User，比如我們期待他寫出這樣的代碼：
# -*- coding: utf-8 -*- class User(Model): # 定義類的屬性到列的映射： id = IntegerField(‘id‘) name = StringField(‘username‘) email = StringField(‘email‘) password = StringField(‘password‘) # 創建一個實例： u = User(id=1, name=‘loose‘, email=‘[email protected]‘, password=‘123456‘) # 保存到數據庫： u.save()
其中，父類Model和屬性類型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔術方法比如save()全部由metaclass自動完成。雖然metaclass的編寫會比較復雜，但ORM的使用者用起來卻非常簡單。
現在，我們就按上面的接口來實現該ORM。
首先來定義Field類，它負責保存數據庫表的字段名和字段類型
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)
在Field的基礎上，進一步定義各種類型的Field，比如StringField，IntegerField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，就是編寫最復雜的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 # 保存屬性和列的映射關系 attrs[‘__table__‘] = name # 假設表名和類名一致 return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
還有基類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))
當用戶定義一個class User(Model)時，Python解釋器首先在當前類User的定義中查找metaclass，如果沒有找到，就繼續在父類Model中查找metaclass，
如果找到了，就使用Model中定義的metaclass的ModelMetaclass來創建User類，也就是說，metaclass可以隱式地繼承到子類，但子類自己卻感覺不到。
在ModelMetaclass中，一共做了這幾件事情：
-
排除掉對
Model類的修改。 -
在當前類（比如
User）中查找定義的類的所有屬性，如果找到一個Field屬性，就把它保存到一個__mappings__的dict中，同時從類屬性中刪除該Field屬性，否則，容易造成運行時錯誤（實例的屬性會遮蓋類的同名屬性）。 -
把表名保存到
__table__中，這裏簡化為表名默認為類名。
在Model類中，就可以定義各種操作數據庫的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。
我們實現了save()方法，把一個實例保存到數據庫中。因為有表名，屬性到字段的映射和屬性值的集合，就可以構造出INSERT語句。
完整代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*- ‘ 簡單 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 # 保存屬性和列的映射關系 attrs[‘__table__‘] = name # 假設表名和類名一致 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=‘[email protected]‘, password=‘123456‘) u.save()
輸出：
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‘, ‘[email protected]‘, ‘123456‘]
可以看到，save()方法已經打印出了可執行的SQL語句，以及參數列表，只需要真正連接到數據庫，執行該SQL語句，就可以完成真正的功能。
以上只是簡單的編寫ORM示例，實際應用會更復雜。有描述不當的清隨時指正哈
Python中使用type、metaclass動態創建方法和屬性