比Python更牛的语言有吗？看我用元类（metaclass）花式创建Python类

Python类的定义再简单不过了。不过你有想过动态定义一个Python类吗？What？动态定义，是动态解析Python代码吗？不，这仍然是静态定义。我是说，干预类的创建过程，在类的创建过程中，对类中的一切东西动态干预，这个听起来很酷，那么到底是怎么做到的呢？继续看文章吧！

1. Python中的类

在理解元类之前，首先需要掌握Python的类。Python从Smalltalk语言中借用了一个非常特殊的类概念。

在大多数语言中，类只是描述如何产生对象的代码段。在Python中也是如此：

class ObjectCreator(object): passmy_object = ObjectCreator()print(my_object)

输出：<__main__.ObjectCreator object at 0x1055b03c8>

但在Python中，类本身也是对象。

当你使用class关键字时，Python就会执行class代码块中的代码，并创建一个对象。

class ObjectCreator(object):    pass

这段代码在内存中创建了一个名为ObjectCreator的对象。这个对象（类）本身具有创建对象（实例）的能力，这就是为什么它是一个类。

但不管怎样，ObjectCreator仍然是一个对象，因此我们可以做如下事情：

（1）将ObjectCreator赋给一个变量；

（2）复制ObjectCreator；

（3）为ObjectCreator添加属性

（4）将ObjectCreator作为值参传入函数；

下面演示了ObjectCreator作为对象和类的使用过程:

class ObjectCreator(object): pass
# 由于ObjectCreator是一个对象，所以可以打印ObjectCreatorprint(ObjectCreator)
def echo(obj): print(obj)# 可以将ObjectCreator作为值参传入函数echo(ObjectCreator)
# 判断ObjectCreator是否存在new_attribute属性print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))# 为ObjectCreator动态添加属性ObjectCreator.new_attribute = 'value'# 判断ObjectCreator是否存在new_attribute属性print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
# 将ObjectCreator赋给另一个变量ObjectCreatorMirror = ObjectCreatorprint(ObjectCreatorMirror.new_attribute)
print(ObjectCreatorMirror())

执行这段代码，会输出如下结果：

<class '__main__.ObjectCreator'><class '__main__.ObjectCreator'>FalseTruevalue<__main__.ObjectCreator object at 0x105053780>

2. 动态创建Python类

由于类是对象，因此可以像创建任何对象一样动态创建类。

首先，可以使用class在函数中创建一个类：

# 将ObjectCreator赋给另一个变量ObjectCreatorMirror = ObjectCreatorprint(ObjectCreatorMirror.new_attribute)print(ObjectCreatorMirror())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) # 函数返回一个类，而不是一个类的实例print(MyClass()) # 创建一个类实例

输出结果如下：

<class '__main__.choose_class.<locals>.Foo'><__main__.choose_class.<locals>.Foo object at 0x10e905438>

尽管这段代码可以根据choose_class函数的参数值返回不同的Python类，但这并不是动态的，因为仍然必须自己编写整个类。

由于类是对象，因此它们必须由某种东西生成。当使用class关键字时，Python会自动创建此对象。但与Python中大多数场景一样，为我们提供了一种手动进行操作的方法。

使用class关键字时，Python会自动创建此对象。但是，与Python中的大多数事情一样，它为您提供了一种手动进行操作的方法。

还记得type函数吗？该函数可以让你知道对象的类型。

# 获取函数的类型print(type(1)) # <type 'int'>print(type('1')) # <type 'str'>print(type(ObjectCreator)) # <type 'type'>print(type(ObjectCreator())) # <class '__main__.ObjectCreator'>

type函数的功能很多，giant函数可以动态创建类。type函数可以将类的描述作为参数，并返回一个类。

好吧，类型具有完全不同的能力，它也可以动态创建类。type可以将类的描述作为参数，并返回一个类。

type函数的原型如下：

type(name, bases, attrs)

参数的含义如下：

• name: 类名；

• bases: 父类的元组（用于继承，可以为空）；

• attrs: 包含属性名称和值的字典；

例如，下面是一个Python类：

class MyShinyClass(object): pass

如果用动态的方法创建该类，可以使用下面的代码：

MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # 返回类对象print(MyShinyClass) # 输出结果：<class '__main__.MyShinyClass'>print(MyShinyClass()) # 创建类的实例，输出结果：<__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>

你会注意到，我们使用“ MyShinyClass”作为类的名称和变量来保存类引用。它们可以不同，但是没有理由使事情复杂化。

type函数可以使用字典来定义类的属性：

class Foo(object): bar = True

可以使用下面的代码动态创建Foo类，并动态为该类添加名为bar的属性。

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

我们可以使用下面的代码正常使用Foo类：

# 使用Foo类print(Foo) # 输出：<class '__main__.Foo'>print(Foo.bar) # 输出：Truef = Foo()print(f) # 输出：<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>print(f.bar) # 输出：True

当然，Foo类同样可以被继承，代码如下：

class FooChild(Foo):    pass

使用下面的代码可以动态创建继承至Foo类的FooChild类。

# 动态继承FooFooChild = type('FooChild', (Foo,), {})print(FooChild) # 输出：<class '__main__.FooChild'># bar属性来至于Foo类print(FooChild.bar) # 输出：True

最后，你需要向类中添加方法。只需定义具有适当签名的函数并将其分配为属性即可。

# 向FooChild类动态添加echo_bar函数FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})print(hasattr(Foo, 'echo_bar'))  # 输出：Falseprint(hasattr(FooChild, 'echo_bar'))  # 输出：Truemy_foo = FooChild()my_foo.echo_bar()  # 输出：True

在动态创建类之后，可以向该类中添加更多方法，就像将方法添加到正常创建的类对象中一样。

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

看到这里，你应该了解了Python类的本质。类就是对象，可以像动态创建对象一样创建Python类。Python在使用class关键字时通过使用元类来完成创建类的过程。

3. 什么是元类（metaclass）

元类是创建类的“原料”。我们定义类是为了创建对象，而我们知道，Python类是对象，所以定义元类，就是为了创建类，也就是说，元类是类的类，可以通过下面的伪代码来描绘元类和类：

# 通过元类创建类MyClass = MetaClass()# 通过类创建类实例my_object = MyClass()

第1行代码其实相当于使用type函数动态创建MyClass类（或其他的类）

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

之所以可以这么用，是因为type函数是Python用于在幕后创建所有类的元类。所以type是一个类，而不是一个普通的函数。

现在还有一个疑问，Python类的命名规则都是首字母大写，那么为什么type类是首字母小写呢？

我想这与str类创建字符串对象和int类创建整数对象一致性有关。type只是创建类对象的类。

在Python中一切都是对象，其中包括整数，字符串，函数和类。它们都是对象。通过检查__class__属性可以看到这一点。

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

那么__class__的__class__是什么呢？

print(age.__class__.__class__) # 输出：<type 'type'>print(name.__class__.__class__) # 输出：<type 'type'>print(foo.__class__.__class__) # 输出：<type 'type'>print(b.__class__.__class__) # 输出：<type 'type'>

我们可以看到，__class__的__class__都是同一个东西，那就是type，所以Python中的所有类都是用type创建的。如果愿意，可以将type称为“类工厂”

type只是Python中的内建元类，当然，我们可以创建自己的元类。

4. 自定义元类（metaclass）

我们还可以自定义元类，一个元类可以是一个函数，函数的参数与type函数相同。现在给出一个使用元类的例子。假设已经有一个Foo类，该类中有若干个属性，都是小写，如bar等。现在要求将Foo类中所有的属性名都改成大写。要实现这个需求，当然可以一个一个地修改Foo类中属性的名，不过这简直太愚蠢了。万一以后领导又说，还是都是小写好，那岂不是又要改回来了。所以要实现这个需求，最好的方式就是使用元类。在Python2中，需要设置__metaclass__变量，不过在Python3中，使用元类的方式有所改变，需要在MyClass(metaclass=...)中使用metaclass指定元类函数，代码如下：

# 元类（metaclass）将自动为该函数传递与type函数相同的参数值def upper_attr(class_name, class_parents, class_attrs):    '''      返回一个类对象，将该对象的所有属性的名称都变成大写    '''    # 除了以'__'开头的属性外，其他的属性都变成大写    uppercase_attrs = {        attr if attr.startswith('__') else attr.upper(): v        for attr, v in class_attrs.items()    }

    # 使用type动态创建类对象    return type(class_name, class_parents, uppercase_attrs)

# 使用metaclass指定元类函数，系统会自动调用元类函数（upper_attr）# 为该函数传递的参数值与调用type函数动态创建Foo类时传入的参数值相同class Foo(metaclass=upper_attr):    bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar'))  # 输出：Falseprint(hasattr(Foo, 'BAR'))  # 输出：True# bar已经被元类函数自动改成了BARprint(Foo.BAR)              # 输出：bip

我们可以看到，通过metaclass指定upper_attr函数后，在创建Foo类时将不再调用type函数，而是调用upper_attr函数，为该函数传入的参数值与type函数相同。

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