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浅析python的metaclass

2017-12-18 03:12:00     作者: Administrator     来源:互联网,版权归作者所有     浏览次数: 327     文字大小:【】【】【

分享下自己对python的metaclass的知识。

 

一 你可以从这里获取什么?

1. 也许你在阅读别人的代码的时候碰到过metaclass,那你可以参考这里的介绍。

2. 或许你需要设计一些底层的库,也许metaclass能帮你简化你的设计(也有可能复杂化:)

3. 也许你在了解metaclass的相关知识之后,你对python的类的一些机制会更了解。

4. more......

 

二 metaclass的作用是什么?(感性认识)

 metaclass能有什么用处,先来个感性的认识:

1. 你可以自由的、动态的修改/增加/删除 类的或者实例中的方法或者属性

2. 批量的对某些方法使用decorator,而不需要每次都在方法的上面加入@decorator_func

3. 当引入第三方库的时候,如果该库某些类需要patch的时候可以用metaclass

4. 可以用于序列化(参见yaml这个库的实现,我没怎么仔细看)

5. 提供接口注册,接口格式检查等

6. 自动委托(auto delegate)

7. more...

 

三 metaclass的相关知识

1. what is metaclass?

1.1 在wiki上面,metaclass是这样定义的:In object-oriented programming, 

a metaclass is a class whose instances are classes. 

Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects, 

a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.

 

也就是说metaclass的实例化结果是类,而class实例化的结果是instance。我是这么理解的:

metaclass是类似创建类的模板,所有的类都是通过他来create的(调用__new__),这使得你可以自由的控制

创建类的那个过程,实现你所需要的功能。

 

1.2 metaclass基础

* 一般情况下, 如果你要用类来实现metaclass的话,该类需要继承于type,而且通常会重写type的__new__方法来控制创建过程。

当然你也可以用函数的方式(下文会讲)

* 在metaclass里面定义的方法会成为类的方法,可以直接通过类名来调用

 

2. 如何使用metaclass

2.1 用类的形式

2.1.1 类继承于type, 例如: class Meta(type):pass

2.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的__metaclass__属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为Meta(继承于type的类)

 

2.2 用函数的形式

2.2.1 构建一个函数,例如叫metaclass_new, 需要3个参数:name, bases, attrs,

name: 类的名字

bases: 基类,通常是tuple类型

attrs: dict类型,就是类的属性或者函数

2.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的__metaclass__属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为函数metaclas_new

 

3 metaclass 原理

3.1 basic

metaclass的原理其实是这样的:当定义好类之后,创建类的时候其实是调用了type的__new__方法为这个类分配内存空间,创建

好了之后再调用type的__init__方法初始化(做一些赋值等)。所以metaclass的所有magic其实就在于这个__new__方法里面了。

说说这个方法:__new__(cls, name, bases, attrs)

cls: 将要创建的类,类似与self,但是self指向的是instance,而这里cls指向的是class

name: 类的名字,也就是我们通常用类名.__name__获取的。

bases: 基类

attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性),也可以是函数(类方法)。

 

所以在创建类的过程,我们可以在这个函数里面修改name,bases,attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是

getattr和setattr(just an advice)

 

3.2 查找顺序

再说说关于__metaclass__这个属性。这个属性的说明是这样的:

This variable can be any callable accepting arguments for name, bases, and dict. Upon class creation, the callable is used instead of the built-in type(). New in version 2.2.(所以有了上面介绍的分别用类或者函数的方法)

 

The appropriate metaclass is determined by the following precedence rules: 

If dict['__metaclass__'] exists, it is used. 

Otherwise, if there is at least one base class, its metaclass is used (this looks for a __class__ attribute first and if not found, uses its type). 

Otherwise, if a global variable named __metaclass__ exists, it is used. 

Otherwise, the old-style, classic metaclass (types.ClassType) is used. 

 

这个查找顺序也比较好懂,而且利用这个顺序的话,如果是old-style类的话,可以在某个需要的模块里面指定全局变量

__metaclass__ = type就能把所有的old-style 变成 new-style的类了。(这是其中一种trick)

 

四 例子

针对第二点说的metaclass的作用,顺序来给些例子:

1. 你可以自由的、动态的修改/增加/删除 类的或者实例中的方法或者属性

 

Python代码  
  1. #!/usr/bin/python  
  2. #coding :utf-8  
  3.   
  4.   
  5. def ma(cls):  
  6.     print 'method a'  
  7.   
  8. def mb(cls):  
  9.     print 'method b'  
  10.   
  11. method_dict = {  
  12.     'ma': ma,  
  13.     'mb': mb,  
  14. }  
  15.   
  16. class DynamicMethod(type):  
  17.     def __new__(cls, name, bases, dct):  
  18.         if name[:3] == 'Abc':  
  19.             dct.update(method_dict)  
  20.         return type.__new__(cls, name, bases, dct)  
  21.   
  22.     def __init__(cls, name, bases, dct):  
  23.         super(DynamicMethod, cls).__init__(name, bases, dct)  
  24.   
  25.   
  26. class AbcTest(object):  
  27.     __metaclass__ = DynamicMethod  
  28.     def mc(self, x):  
  29.         print x * 3  
  30.   
  31. class NotAbc(object):  
  32.     __metaclass__ = DynamicMethod  
  33.     def md(self, x):  
  34.         print x * 3  
  35.   
  36. def main():  
  37.     a = AbcTest()  
  38.     a.mc(3)  
  39.     a.ma()  
  40.     print dir(a)  
  41.   
  42.     b = NotAbc()  
  43.     print dir(b)  
  44.   
  45. if __name__ == '__main__':  
  46.     main()  
#!/usr/bin/python
#coding :utf-8


def ma(cls):
    print 'method a'

def mb(cls):
    print 'method b'

method_dict = {
    'ma': ma,
    'mb': mb,
}

class DynamicMethod(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        if name[:3] == 'Abc':
            dct.update(method_dict)
        return type.__new__(cls, name, bases, dct)

    def __init__(cls, name, bases, dct):
        super(DynamicMethod, cls).__init__(name, bases, dct)


class AbcTest(object):
    __metaclass__ = DynamicMethod
    def mc(self, x):
        print x * 3

class NotAbc(object):
    __metaclass__ = DynamicMethod
    def md(self, x):
        print x * 3

def main():
    a = AbcTest()
    a.mc(3)
    a.ma()
    print dir(a)

    b = NotAbc()
    print dir(b)

if __name__ == '__main__':
    main()

 

通过DynamicMethod这个metaclass的原型,我们可以在那些指定了__metaclass__属性位DynamicMethod的类里面,

根据类名字,如果是以'Abc'开头的就给它加上ma和mb的方法(这里的条件只是一种简单的例子假设了,实际应用上

可能更复杂),如果不是'Abc'开头的类就不加. 这样就可以打到动态添加方法的效果了。其实,你也可以将需要动态

添加或者修改的方法改到__new__里面,因为python是支持在方法里面再定义方法的. 通过这个例子,其实可以看到

只要我们能操作__new__方法里面的其中一个参数attrs,就可以动态添加东西了。

 

 

2. 批量的对某些方法使用decorator,而不需要每次都在方法的上面加入@decorator_func

这个其实有应用场景的,就是比如我们cgi程序里面,很多需要验证登录或者是否有权限的,只有验证通过之后才

可以操作。那么如果你有很多个操作都需要这样做,我们一般情况下可以手动在每个方法的前头用@login_required

类似这样的方式。那如果学习了metaclass的使用的话,这次你也可以这样做:

 

Python代码  
  1. #!/usr/bin/python  
  2. #coding :utf-8  
  3. from types import FunctionType  
  4.   
  5. def login_required(func):  
  6.     print 'login check logic here'  
  7.     return func  
  8.   
  9.   
  10. class LoginDecorator(type):  
  11.     def __new__(cls, name, bases, dct):  
  12.         for name, value in dct.iteritems():  
  13.             if name not in ('__metaclass__', '__init__', '__module__') and\  
  14.                 type(value) == FunctionType:  
  15.                 value = login_required(value)  
  16.   
  17.             dct[name] = value  
  18.         return type.__new__(cls, name, bases, dct)  
  19.   
  20.   
  21. class Operation(object):  
  22.     __metaclass__ = LoginDecorator  
  23.   
  24.     def delete(self, x):  
  25.         print 'deleted %s' % str(x)  
  26.   
  27.   
  28. def main():  
  29.     op = Operation()  
  30.     op.delete('test')  
  31.   
  32. if __name__ == '__main__':  
  33.     main()  
#!/usr/bin/python
#coding :utf-8
from types import FunctionType

def login_required(func):
    print 'login check logic here'
    return func


class LoginDecorator(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        for name, value in dct.iteritems():
            if name not in ('__metaclass__', '__init__', '__module__') and\
                type(value) == FunctionType:
                value = login_required(value)

            dct[name] = value
        return type.__new__(cls, name, bases, dct)


class Operation(object):
    __metaclass__ = LoginDecorator

    def delete(self, x):
        print 'deleted %s' % str(x)


def main():
    op = Operation()
    op.delete('test')

if __name__ == '__main__':
    main()

 

这样子你就可以不用在delete函数上面写@login_required, 也能达到decorator的效果了。不过可读性就差点了。

 

 

3. 当引入第三方库的时候,如果该库某些类需要patch的时候可以用metaclass

 

Python代码  
  1. #!/usr/bin/python  
  2. #coding :utf-8  
  3.   
  4. def monkey_patch(name, bases, dct):  
  5.     assert len(bases) == 1  
  6.     base = bases[0]  
  7.     for name, value in dct.iteritems():  
  8.         if name not in ('__module__', '__metaclass__'):  
  9.             setattr(base, name, value)  
  10.     return base  
  11.   
  12. class A(object):  
  13.     def a(self):  
  14.         print 'i am A object'  
  15.   
  16.   
  17. class PatchA(A):  
  18.     __metaclass__ = monkey_patch  
  19.   
  20.     def patcha_method(self):  
  21.         print 'this is a method patched for class A'  
  22.   
  23. def main():  
  24.     pa = PatchA()  
  25.     pa.patcha_method()  
  26.     pa.a()  
  27.     print dir(pa)  
  28.     print dir(PatchA)  
  29.   
  30. if __name__ == '__main__':  
  31.     main()  
#!/usr/bin/python
#coding :utf-8

def monkey_patch(name, bases, dct):
    assert len(bases) == 1
    base = bases[0]
    for name, value in dct.iteritems():
        if name not in ('__module__', '__metaclass__'):
            setattr(base, name, value)
    return base

class A(object):
    def a(self):
        print 'i am A object'


class PatchA(A):
    __metaclass__ = monkey_patch

    def patcha_method(self):
        print 'this is a method patched for class A'

def main():
    pa = PatchA()
    pa.patcha_method()
    pa.a()
    print dir(pa)
    print dir(PatchA)

if __name__ == '__main__':
    main()

 

 

5. 提供接口注册,接口格式检查等, 这个功能可以参考这篇文章:

http://mikeconley.ca/blog/2010/05/04/python-metaclasses-in-review-board/

 

 

6. 自动委托(auto delegate)

以下是网上的例子:

http://marlonyao.iteye.com/blog/762156

 

五 总结

1. metaclass的使用原则:

If you wonder whether you need them, you don't (the people who actually need them know with certainty that they need them, and don't need an explanation about why). --Tim Peters

也就是说如果你不知道能用metaclass来干什么的话,你尽量不要用,因为通常metaclass的代码会增加代码的复杂度,

降低代码的可读性。所以你必需权衡metaclass的利弊。

2. metaclass的优势在于它的动态性和可描述性(比如上面例子中的self.delegate.__getitem__(i)这样的代码,它

可以用另外的函数代码生成,而无需每次手动编写), 它能把类的动态性扩展到极致。

 

六 补充

以下是同事们的很好的补充:

张同学:

1.metaclass属于元编程(metaprogramming)的范畴,所谓元编程就是让程序来写

(generate/modify)程序,这通常依赖于语言及其运行时系统的动态特性(其实像C

这样的语言也可以进行元编程)。正如楼主所说,元编程的一个用途就是“可以用另

外的函数代码生成,而无需每次手动编写“,在python中我们可以做得更多。

 

2.对于python而言,metaclass使程序员可以干涉class的创建过程,并可以在任何

时候修改这样的class(包括修改metaclass),由于class的意义是为instance集合

持有“方法”,所以修改了一个class就等于修改了所有这些instance的行为,这是

很好的service。

 

3.注意metaclass的__new__和__init__的区别。

class DynamicMethod(type):

    def __new__(cls, name, bases, dct):  # cls=DynamicMethod

    def __init__(cls, name, bases, dct): # cls=你创建的class对象

这意味着在__new__中我们通常只是修改dct,但是在__init__中,我们可以直接修

改创建好的类,所以我认为这两个接口的主要区别有2点:1)调用时机不同(用处请

发散思维);2)__init__比__new__更有用,我在实际项目中一般都是用__init__的。

 

4.在python中我们为什么要修改class?那当然是为了改变它的行为,或者为了创

建出独一无二的类。实际中常常需要为class动态添加方法。比如一个数据库表A有

字段name, address等,表B有name, phone等,你希望A的模型类有

find_by_address、find_by_name_and_address等方法,希望B的模型类有

find_by_name、find_by_phone等方法,但是又不想手写这些方法(其实不可能手

写,因为这种组合太多了),这时你可以在A、B共同的metaclass中定义一个自动添

加方法的子程序,当然你也可以重写__getattr__之类的接口来hook所有

find_by_XXX函数调用,这就是时间换空间了,想象你要执行find_by_XXX一百万

次。也可以比较一下在c++/java中如何应对这种需求。

 

5.python的成功之处在于它无处不在的namespace(就是那个__dict__,其意义可以

参考SICP第一章的environment模型,对计算理论感兴趣的也可以用lambda演算来

解释),而且函数又是first class对象,又强化了interface的使用。我们知道了

metaclass->class->instance的关系,又知道了对象的方法是放在类里的(请详细

考察python查找一个方法的流程),那么用python实现各种设计模式就比较简单了。

 

6.metaclass不会使程序变晦涩,前提是了解了metaclass的固有存在,许多教程的

问题就在于它没有告诉读者metaclass的存在,而是借助某些其他语言(比如c++)的

类模型来讲解python。在ruby的类型系统中metaclass是无限的,metaclass也有自

己的metaclass(你可以称之为metametaclass、metametametaclass等等),ruby

善于实现DSL和语法分析器也部分得益于此。

 

岳同学:

不能说__init__比__new__更有用吧。我觉得要看场合。毕竟__new__能做到比

__init__更多的事情。比如有时候想改生成的类型名字,或者改类型的父类。:)

不过的确大多数场合用__init__就够用了。+1

在__init__中控制类生成的过程有一点要注意:在__init__()的最后一个参

数(attrs)中,对于类中定义的函数类型的属性,比如:

def abc(self):

     pass

仍然具有以下的key->value形式:

"abc":<function object>

但是在生成的类中,"abc"对应的属性已经从一个function变成了一个unbind

method:

self.abc --> unbind method

不过实际使用中影响不大。

 

 

七 其他

1. 哪些项目有用metaclass:

据我所知就是django中的数据库部分的很多都使用metaclass来实现可描述性的

还有google app engine的代码里面也有使用

yaml中的序列化部分代码也有使用

more...

 

2. 参考资料:

* Metaclass Programming In Python [http://gnosis.cx/publish/programming/metaclass_1.html]

* Python中用MetaClass实现委托、不可变集合 [http://marlonyao.iteye.com/blog/762156]

* Metaclass [http://en.wikipedia.org/wiki/Metaclasses#Python_example]

 

3. 以上都是个人的观点和总结而已,欢迎拍砖。

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