Python type 和元类 metaclass

2023-12-18 14:27:29 浏览数 (2)

Python 一切皆对象,包括类 class 也是对象

众所周知 Python 跟 Java 一样,一切皆对象,所以 class 类也是对象,而对象可以动态创建,所以一个 class 类也可以被动态创建出来。

通过 type() 创建类

type 的定义,type 是一个类 class,只不过可以 __callable__ 。

class type(name, bases, dict, **kwds)

type 传入一个参数时,返回的是参数的类型。

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>>> type(int)
<class 'type'>
>>> type(list)
<class 'type'>
>>> type(T)
<class 'type'>
>>> type(C)
<class 'type'>
>>> type(object)
<class 'type'>

type 传入三个参数时,用来创建类:

第一个参数 name 是被创建的类的名字,str 类型

第二个参数 bases 是被创建的类的父类,tuple 类型,不传默认是 (object,)

第三个参数 dict 是被创建的类的属性和方法,dict 类型

下面两种创建类的方式,结果是一样的

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class X:
    a = 1

X = type('X', (), dict(a=1))
通过 metaclass 创建类
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我们知道可以用 class 类来创建 object 对象,而 class 类本身也是对象,那么 class 这个对象由谁来创建呢?答案就是 metaclass,metaclass 是 class 的 class,metaclass 创建 class,class 创建 object,metaclass→class→object:
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MyClass = MetaClass()
my_object = MyClass()

a 是对象,对象的类型是 class,class 的类型是 metaclass

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>>> a = 1 # 对象
>>> a.__class__  # 对象的类型
<class 'int'>  # class
>>> type(a)
<class 'int'>

>>> a.__class__.__class__ # class的类型
<class 'type'> # metaclass
>>> type(a.__class__)
<class 'type'>

能创建类的类,就是 metaclass 元类,上述的 type 就是一个元类。

Python 2 中给一个 class 指定一个创建它的元类:

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

Python 3 中语法有变化:

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class Foo(object, metaclass=something):
    ...
# 或
class Foo(object, metaclass=something, kwarg1=value1, kwarg2=value2):
    ...
metaclass 的存在的意义是动态创建类、拦截类、修改类

就像动态创建对象一样,你想在哪创建一个对象都可以,同样的你想创建一个自定义的类,然后根据它创建实例。

假设有一个需求是将左右的类的属性,都处理成大写的,演进过程如下:

给 module 指定一个 __metaclass__ 处理方法

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# 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_attrs):
    """
      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_attrs = {
        attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
        for attr, v in future_class_attrs.items()
    }

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

__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'

自定义一个元类,注意元类是用来创建类的,所以必须继承自type

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# 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_attrs):
        uppercase_attrs = {
            attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
            for attr, v in future_class_attrs.items()
        }
        return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attrs)

简写一下:

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class UpperAttrMetaclass(type):
    def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
        uppercase_attrs = {
            attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
            for attr, v in attrs.items()
        }
        return type(clsname, bases, uppercase_attrs)

注意到最后一行,调用的是 type,这还不算 OOP,因为并没有调用父类,所以最好改成:

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class UpperAttrMetaclass(type):
    def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
        uppercase_attrs = {
            attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
            for attr, v in attrs.items()
        }
        return type.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attrs)

或者可以改成使用 super:

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class UpperAttrMetaclass(type):
    def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
        uppercase_attrs = {
            attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
            for attr, v in attrs.items()
        }
        return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(
            cls, clsname, bases, uppercase_attrs)
分层思想的体现

metaclass 可以做的事:

  • intercept a class creation
  • modify the class
  • return the modified class

应用层想用类创建实例,然后使用实例。而至于类是怎么来的,应用层并不关心,创建类这一步就交给元类处理,而在元类这一层中做修改,对上层应用来说是透明的。

metaclass 实际应用场景

最多的是用在定义 API 方面,这个 API 不是狭义的应用接口,而是更广泛意义的接口、协议,类似一种转换器的概念,API 给应用提供了简单的使用接口,而把复杂的处理转换隐藏在 metaclass 内部,经过处理的结果最终输出到另一个系统中。典型的例子就是 Django 中的 ORM:

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

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

当打印 person.age 时,并不是返回 IntegerField 对象,而是返回一个 int 值,而且还可以使用这个对象写入到 db 中,这一些都是因为 models.Model 背后的 metaclass,其讲复杂的类型转换等操作隐藏在内部,而给业务提供了一个十分简洁的使用接口。

另外就是需要动态生成类的地方,例如写一个 CacheMeta,可以给各种未知的类加缓存,具体给哪些类加缓存,对于这个元类来说是未知的,所以需要在运行过程中动态生成,此时就可以使用元类的方式。

别忘了修改类其实还可以使用装饰器

装饰器的思路也是分层,在类使用之前,给类套一层外壳。

type 是自己的对象,也是自己的元类

Python 一切皆对象,要么是 class 的对象,要么是 metaclass 的对象,而只有 type 例外。

type 是 type 自己的对象,type 也是 type 自己的 metaclass,这没办法在纯 Python 中实现,而是在语言实现层面做的特殊处理实现的。

type.__new__ type.__init__ 和 type.__call__ 关系
  • type.__new__:
    • 是在元类中,根据入参,创建出普通类,即从类语法定义生成类实体
    • metaclass 调用 __new__ 创建 class,就像 class 调用 __new__ 创建 object 一样
  • type.__init__:
    • 在 __new__ 完成后,即根据语法定义创建出类之后调用,给该类做初始化操作
    • 不产生什么返回值
    • metaclass 调用 __init__ 初始化 class,就像 class 调用 __init__ 初始化object一样
  • type.__call__:
    • 根据一个实体存在的类,创建一个该类的对象
    • 在一个具体对象 object 上直接调用 对象名(),会执行 class 中定义的 __call__,同理在 class 上直接调用 class(),会执行 metaclass 中定义的 __call__
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class CachedMate(type):
    """
    作用跟type一样,就是用来创建 class 的
    """

    def __new__(mcs, clsname, bases, attrs):
        """
        type 的 __new__ 方法作用是根据 类名clsname、依赖bases、属性attrs 这些字面量来创建出一个类
        就像普通 class 中定义的 __new__ 方法作用是创建一个 object
        metaclass 中定义的 __new__ 方法作用是创建一个 class
        返回的 new_class 就是被创建出来的类
        """
        print(f'CachedMate __new__ start {clsname} || {bases} || {attrs}')
        new_class = super().__new__(mcs, clsname, bases, attrs)
        print(f'CachedMate __new__ gen class {new_class} || {type(new_class)} || {type(type(new_class))}')
        print(f'CachedMate __new__ end')
        print('======')
        return new_class

    def __init__(cls, clsname, bases, attrs):
        """
        给创建出来的 class 做一些初始化操作
        就像普通 class 中定义的 __init__ 方法作用是给创建的 object 初始化
        metaclass 中定义的 __init__ 方法作用是给创建的 class 初始化
        """
        print(f'CachedMate __init__ start {clsname} {bases} {attrs}')
        obj = super().__init__(clsname, bases, attrs)
        print(f'CachedMate __init__ gen obj {obj} {type(obj)} {type(type(obj))}')
        print(f'CachedMate __init__ end')
        print('======')

        # self.__cache = weakref.WeakValueDictionary()
        cls._cache = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        """
        继续类比普通class中的场景
        对象object以调用方式出现时,就是在调用class中定义的 __call__,如object()
        而类class以调用方式出现时,就是在调用metaclass中定义的 __call__,如class()
        这里就是当Spam()时,也就是实例化Spam时就会调用

        这也就是为什么单例模式可以放在这里做的原因,目标类实例化时,必然会调用 __call__ 所以固定返回同一个实例,即实现单例
        或者说,想要控制一个类的创建过程,都可以在这里坐处理
        """
        print(f'CachedMate __call__ start', args, kwargs)

        if args in cls._cache:
            print('CachedMate __call__ cached')
            return cls._cache[args]
        else:
            print('CachedMate __call__ before super().__call__')
            obj = super().__call__(*args, **kwargs)
            print('CachedMate __call__ after super().__call__', obj, type(obj))
            cls._cache[args] = obj
            return obj


# Example
class Spam(metaclass=CachedMate):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print('Spam __new__', args, kwargs)
        return super(Spam, cls).__new__(cls)

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print('Spam __init__', args, kwargs)
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # 在Spam实例上使用 spam() 才会调用这里
        print('Spam __call__', args, kwargs)


# 结果中Spam实例化参数不变,得到的就是缓存的结果,参数变了则是新接口
print(11111, Spam._cache)
# 11111 {} 一开始没有缓存

sp = Spam(1,2,'test1', 'test2', name='test_name')
print(22222, Spam._cache)
# 22222 {(1, 2, 'test1', 'test2'): <__main__.Spam object at 0x10b71b160>}
# 有了一个缓存

sp2 = Spam(1,2,'test1', 'test2', name='test_name')
print(33333, Spam._cache)
# 33333 {(1, 2, 'test1', 'test2'): <__main__.Spam object at 0x10b71b160>}
# 因为参数一样,所以读的缓存

sp3 = Spam(1,2,'test1', 'test3', name='test_name3')
print(44444, Spam._cache)
# 44444 {(1, 2, 'test1', 'test2'): <__main__.Spam object at 0x10b71b160>, (1, 2, 'test1', 'test3'): <__main__.Spam object at 0x10b71b250>}
# 参数变了,重新生成了新的缓存,独立开来

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