Improve Your Python - Metaclasses and Dyanamic Classes With Types

11 February 2014

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metaclasses 和 type 关键字都很少被使用到(因此并没有很好地被大多数Python构造理解). 在这篇文章中, 我们将会探索不同类型的 type() 以及怎么使用鲜为人知的与 metaclasses 相关的 type 的使用.

你是我的菜(type)吗?

type() 的第一种用法就是最广为人知的: 决定一个对象的类型. 这里, Python初学者通常会打断并且说: “但是我以为Python没有类型呢!” 相反, Python里的 任何东西 都是有类型的(即使是 type !) 因为 任何东西 都是一个对象. 让我们看几个例子:

 >>> type(1) <class 'int'> >>> type('foo') <class 'str'> >>> type(3.0) <class 'float'> >>> type(float) <class 'type'>

`type` 的类型

一切都和预期的一样, 直到我们检查了 float 的类型. <class 'type'> ? 这是什么? 好吧, 很奇怪, 但是让我们继续:

 >>> class Foo(object): ...     pass ... >>> type(Foo) <class 'type'>

啊! 又是 <class 'type'> . 显然所有类自己的类型都是 type (不管它们是内置的还是用户定义的类). 那 type 自己的类型是什么呢?

 >>> type(type) <class 'type'>

好吧, 它不得不在某个地方结束. type 是所有类型的类型, 包括它自己. 实际上, type 是一个 metaclass (元类), 或者说是”一个构造类的东西”. 类, 就像 list() 使用 my_list = list() 这样, 构造那个类的实例. 同样的, metaclasses 构造类型, 就像 Foo 这样:

 class Foo(object):     pass

构造你自己的元类

和正常的类一样, metaclasses 可以是用户自己定义的. 为了使用这样的元类, 你可以把一个类的 __metaclass__ 属性设置为你自己构造的 metaclass . 一个 metaclass 可以是任何调用, 只要它返回一个类型. 通常, 你会指定一个类的 __metaclass__ 为一个函数, 这样在某些时候就可以使用我们还没有讨论到的 type 的一个变体: 使用三个参数来创建类.

`type` 的阴暗面

如前所述, 当使用三个参数调用的时候 type 有一个完全独立的使用. type(name, bases, dict) 以编程的方式创建了一个新的类型.如果我有如下的代码:

 class Foo(object):     pass

那么我们可以用如下的方式实现同样的效果:

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

Foo 现在就是一个叫做”Foo”的类了, 它的基类是 object (使用 type 创建的类, 如果没有指定基类, 就自动创建为新式类).

这样很好, 但是如果我们想给Foo添加成员函数该怎么办呢? 这可以很容易地通过设置Foo的属性来实现, 就像这样:

 def always_false(self):     return False  Foo.always_false = always_false

我们可以使用如下的方法一气呵成:

 Foo = type('Foo', (), {'always_false': always_false})

当然, bases 参数是 Foo 的一系列基类. 我们已经让它为空了, 但是创建一个源自 Foo 的新类也是完全有效的, 再一次使用 type 来创建它:

 FooBar = type('FooBar', (Foo), {})

这种方式什么时候有用呢?

一旦跟某人解释了某些话题, 下一个问题就很可能是”好, 那么我什么时候使用它?”, type 和 metaclass 就是这些话题之一. 答案是, 一点都不常用. 但是, 确实存在有时候动态地使用 type 来创建类是最合适的方法. 让我看一个例子.

sandman 是我写的一个库, 它可以为已经存在的数据库自动生成一个REST API和基于web的管理界面(不需要任何样板代码). 大多数繁重的工作都是由SQLAlchemy完成, SQLAlchemy是一个ORM框架.

使用SQLAlchemy只有一种方法来注册一个数据库的表: 创建一个描述了这张表的 Model 类(和Django的models没有什么不同). 为了让SQLAlechemy认识这个表, 必须以某种方式创建这个表的类. 既然 sandman 没有任何关于数据库结构的高级知识, 它不能依赖预先创建的模型类来注册表. 而是, 它需要内省这个数据库然后在内省过程中创建这些类. 听起来很熟悉? 任何你需要动态地创建新类的时候, type 就是正确的/唯一的选择.

这是来自 sandman 的相关代码:

 if not current_app.endpoint_classes:     db.metadata.reflect(bind=db.engine)     for name in db.metadata.tables():         cls = type(str(name), (sandman_model, db.Model),                 {'__tablename__': name})         register(cls)

就像你看到的, 如果用户没有手动为一张表创建一个模型类, 它会自动被创建, 并且 __tablename__ 属性会被设置成这张表的表名(被SQLAlchemy用来匹配表和类).