Python中metaclass解释

Classes as objects

首先，在认识metaclass之前，你需要认识下python中的class。python中class的奇怪特性借鉴了smalltalk语言。大多数语言中，classes仅仅是用于描述怎样创建一个对象的代码端。在某种程度上说，python中的class也是这样的。

  >>> class ObjectCreator(object):
  ...       pass
  ... 

  >>> my_object = ObjectCreator()
  >>> print my_object
  <__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>

但是，python中的classes同时还是objects，是的，看的没错，是objects，一旦你使用关键字class，python将执行并且生成一个对象（object），命令

  >>> class ObjectCreator(object):
  ...       pass
  ... 

将在内存中创建一个名字为ObjectCreator的对象。

这个对象（类）自己具有创建对象（实例）的能力，这也是为什么被称之为类。

因为它是一个对象，所以它应该具有对象的一些特性：

• 你可以把它assign给一个变量
• 你可以copy它
• 你可以给它添加属性
• 你可以把它作为一个函数的参数

例如：

  >>> print ObjectCreator # you can print a class because it's an object
  <class '__main__.ObjectCreator'>
  >>> def echo(o):
  ...       print o
  ...
  >>> echo(ObjectCreator) # you can pass a class as a parameter
  <class '__main__.ObjectCreator'>
  >>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
  False
  >>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # you can add attributes to a class
  >>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
  True
  >>> print ObjectCreator.new_attribute
  foo
  >>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # you can assign a class to a variable
  >>> print ObjectCreatorMirror.new_attribute
  foo
  >>> print ObjectCreatorMirror()
  <__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

Creating classes dynamically

因为classes是对象，所以你可以想对象一样动态的创建他们。

首先，你可以在一个函数中使用关键字创建它：

  >>> 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 # the function returns a class, not an instance
  <class '__main__.Foo'>
  >>> print MyClass() # you can create an object from this class
  <__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

但是，这个不是很动态，因为你还是要自己写全整个函数。因为类是对象，所以它们可以被生成。当你使用关键字class的时候，python自动的创建这些对象，所以就像python中大部分事情一样，我们同样能够手动的生成。

还记得函数type吗？就是那个能告诉你对象类型的函数：

>>> print type(1)
<type 'int'>
>>> print type("1")
<type 'str'>
>>> print type(ObjectCreator)
<type 'type'>
>>> print type(ObjectCreator())
<class '__main__.ObjectCreator'>

令人惊讶的是type同样具有一种完全不同的能力，就是我们需要的动态创建函数。type可以将类的描述作为参数，然后生成一个类。type是这样工作的：

  type(name of the class,
       tuple of the parent class (for inheritance, can be empty),
       dictionary containing attributes names and values)

例如：

>>> class MyShinyClass(object):
...       pass

可以利用以下方式手动创建：

  >>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # returns a class object
  >>> print MyShinyClass
  <class '__main__.MyShinyClass'>
  >>> print MyShinyClass() # create an instance with the class
  <__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>

可以看出，我们以MyShinyClass作为class的name, 函数很明显了，只不过是些不同的参数变化，没有理由去复杂化，用原文作者的话说：They can be different,but there is no reason to complicate things。

What are metaclasses (finally)

终于要开是解释metaclasses了，我也等了好久，Metaclasses are the 'stuff' that creates classes. 这个是文章的作者说的，就是说它是个可以创建类的东东，你定义类是为了创建对象是吗？但是在python中我们视类为对象，so，metaclasses就是来创建对象的。它们是类的类，你可以这样想象它们：

  MyClass = MetaClass()
  MyObject = MyClass()

你可以看出type让你做了同样的事情：

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

这是因为函数type事实上是一个metaclass，在python中，type是一个metaclass用于在后台创建类。现在你知道为什么它为什么用的是小写，而不是大写的Type？
well, 你是不是想到了str/int等函数呢，str用于创建字符串对象，int创建整型对象，那type只不过是创建类对象的类而已。你可以通过查看__class__属性看到。所有的一切都是对象，所以的对象都可以通过一个函数创建：

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

那创建的class的创建者是谁呢？

  >>> age.__class__.__class__
  <type 'type'>
  >>> name.__class__.__class__
  <type 'type'>
  >>> foo.__class__.__class__
  <type 'type'>
  >>> b.__class__.__class__
  <type 'type'>

这下应该稍微明白了些吧，当然，我们也可以创建我们自己的metaclass。

The __metaclass__ attribute

你可以在创建类的时候添加__metaclass__属性：

class Foo(object):
  __metaclass__ = something...
  [...]

python将使用metaclass去创建类Foo，要小心哦，你写了class Foo(object)，但是Foo还没有在内存中创建，python会在你的类中寻找__metaclass__如果找到了就用它创建，如果没有找到，它将使用type去创建类。

详细点说吧，当你定义类时：

class Foo(object):
   pass

python将首先查看在类定义中有没有__metaclass__属性，没有将在parent中找，没有去module级别找，如果还没有找到，最后的杀招type。

好，最后的问题是，我们该在__metaclass__中放些什么东东呢？

Custom metaclasses

一个metaclass的主要目的是在类创建的时候自动的去改变它，读起来有点拗。一般来说，当你写些APIs，而且这些APIs要满足当前的上下文的时候，可以考虑使用metaclass。想象一下，当你的module中的类需要将它们的属性写为小写的时候，我们就可以试试在moudle级别metaclass，这时，module中的所有类都将由metaclass创建，我们所要做的是告诉metaclass将所有的属性转化为小写。幸运的是，我们不一定非要将__metaclass__定义为一个类：

# the metaclass will automatically get passed the same argument
# that you usually pass to `type`
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
  """
    Return a class object, with the list of its attribute turned
    into uppercase.
  """

  # pick up any attribute that doesn't start with '__' and uppercase it
  uppercase_attr = {}
  for name, val in future_class_attr.items():
      if not name.startswith('__'):
          uppercase_attr[name.upper()] = val
      else:
          uppercase_attr[name] = val

  # let `type` do the class creation
  return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

__metaclass__ = upper_attr # this will affect all classes in the module

class Foo(): # global __metaclass__ won't work with "object" though
  # but we can define __metaclass__ here instead to affect only this class
  # and this will work with "object" children
  bar = 'bip'

print hasattr(Foo, 'bar')
# Out: False
print hasattr(Foo, 'BAR')
# Out: True

f = Foo()
print f.BAR
# Out: 'bip'

现在，我们用一个类来实现metaclass：

# remember that `type` is actually a class like `str` and `int`
# so you can inherit from it
class UpperAttrMetaclass(type):
    # __new__ is the method called before __init__
    # it's the method that creates the object and returns it
    # while __init__ just initializes the object passed as parameter
    # you rarely use __new__, except when you want to control how the object
    # is created.
    # here the created object is the class, and we want to customize it
    # so we override __new__
    # you can do some stuff in __init__ too if you wish
    # some advanced use involves overriding __call__ as well, but we won't
    # see this
    def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                future_class_parents, future_class_attr):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in future_class_attr.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

但是这个不是真正的OOP。我们可以直接调用type的__new__:

class UpperAttrMetaclass(type): 

    def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                future_class_parents, future_class_attr):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in future_class_attr.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        # reuse the type.__new__ method
        # this is basic OOP, nothing magic in there
        return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                            future_class_parents, uppercase_attr)

你可能已经注意到了额外的参数upperattr_metaclass，这个没有什么特别：一个方法常常将当前的实例作为首个参数，就像平常的方法中的self。当然，我这里用过长的名字视为了更清晰的解释，就像self一样，所有的参数有惯例性的名字，所以一下是个产品性的metaclass：

class UpperAttrMetaclass(type): 

    def __new__(cls, clsname, bases, dct):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in dct.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        return type.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)

我们可以使用super让代码更干净：

class UpperAttrMetaclass(type): 

    def __new__(cls, clsname, bases, dct):

        uppercase_attr = {}
        for name, val in dct.items():
            if not name.startswith('__'):
                uppercase_attr[name.upper()] = val
            else:
                uppercase_attr[name] = val

        return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)

就这么多，metaclass就是这么简单。其实，使用metaclass的代码复杂的原因不是因为使用了metaclass，而是因为你常常使用metaclass去做些需要introspection，操作继承/变量比如__dict__等。事实上，metaclass也确实能做些复杂的事。但是，以下是不复杂的：

• 理解一个类的创建
• 改变类
• 返回一个修改的类

Why would you use metaclasses classes instead of functions?

还是坚持写完吧！因为__metaclass__能接受任意的调用，那为什么要选用看起来比较复杂的类呢？有一下几个原因：

• 兴建类的目的比较清晰，参考上面的UpperAttrMetaclass(type)
• 你可以使用OOP。Metaclass能继承自metaclass，覆盖父类方法
• 你可以更好的组织你的代码结构。make code easy to read
• 你可以使用__new__, __init__, __call__
• 都将做了metaclass，总要作点事吧！（这个比较牵强（:-）

Why the hell would you use metaclasses?

python guru写的解释道行太浅看不懂，不翻译了，不过他说了个例子，就是Django中的ORM模型使用了，例如我们可以定义数据模型如下：

  class Person(models.Model):
  name = models.CharField(max_length=30)
  age = models.IntegerField()

但是你这样调用的时候：

  guy = Person(name='bob', age='35')
  print guy.age

它不会返回IntegerField对象。它将返回int，而且能从数据库中取值。

有一种解释是models.Model定义了__metaclass__，而且将你定义的简单的Person转化为复杂的链接到数据库字段。

Django通过expose 一个简单的API，将许多复杂的事情让我们看起来很简单，而且通过metaclass，在后台利用API重新生成code。

The last word

最后，作者提到了type的exception，还有class alterations：意思就是说我们大部分时间是用不到class alteration的，用到的时候呢，可以使用monkey patching和class decorators来实现，所以留给metaclass的空间很小了。

全剧终！！！

文章的详情清查看：http://*.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python

偶尔翻看*的python帖子，受益匪浅，今天看到metaclass讲的太好了，就试着翻译出来试试，欢迎大家互相交流！