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Python中MetaClasses详解

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:70人阅读

接触过 Django 的同学都应该十分熟悉它的 ORM 系统。对于 python 新手而言,这是一项几乎可以被称作“黑科技”的特性:只要你在models.py中随便定义一个Model的子类,Django 便可以:

  1. 获取它的字段定义,并转换成表结构
  2. 读取Meta内部类,并转化成相应的配置信息。对于特殊的Model(如abstract、proxy),还要进行相应的转换
  3. 为没有定义objects的Model加上一个默认的Manager

开发之余,我也曾脑补过其背后的原理。曾经,我认为是这样的:

启动时,遍历models.py中的所有属性,找到Model的子类,并对其进行上述的修改。
当初,我还以为自己触碰到了真理,并曾将其应用到实际生产中——为 SAE 的 KVDB 写了一个类 ORM 系统。然而在实现的过程中,我明显感受到了这种方法的丑陋,而且性能并不出色(因为要遍历所有的定义模块)。

那么事实上,Django 是怎么实现的呢?

自古以来我们制造东西的方法都是“自上而下”的,是用切削、分割、组合的方法来制造。然而,生命是自下而上地,自发地建造起来的,这个过程极为低廉。
——王晋康 《水星播种》


这句话揭示了生命的神奇所在:真正的生命都是由基本物质自发构成的,而非造物主流水线式的加工。

那么,如果 类 也有生命的话,对它自己的修饰就不应该由调用者来完成,而应该是自发的。

幸而,python 提供了造物主的接口——这便是 Meta Classes,或者称为“元类”。

元类 是什么?

简单说:元类就是类的类。

首先,要有一个概念:

python 中,一切都是对象。

没错,一切,包括 类 本身。

既然,类 是 对象,对象 是 类的实例,那么——类 也应该有 类 才对。

类的类:type

在 python 中,我们可以用type检测一个对象的类,如:

print type(1) # 

如果对一个类操作呢?

print type(int) # 

class MyClass(object): pass

print type(MyClass) # 

print type(type) # 

这说明:type其实是一个类型,所有类——包括type自己——的类都是type。

type 简介

从 官方文档 中,我们可以知道:

和 dict 类似,type 也是一个工厂构造函数,调用其将返回 一个type类型的实例(即 类)。
type 有两个重载版本:
+ `type(object)`,即我们最常用的版本。
+ `type(name, bases, dict)`,一个更强大的版本。通过指定 类名称(`name`)、父类列表(`bases`)和 属性字典(`dict`) 动态合成一个类。

下面两个语句等价:

class Integer(int):

  name = 'my integer'

  def increase(self, num):
    return num + 1

  # -------------------

  Integer = type('Integer', (int, ), {
  'name': 'my integer',
  'increase': lambda self, num: \
          num + 1  # 很酷的写法,不是么
  })

也就是说:类的定义过程,其实是type类型实例化的过程。

然而这和修饰一个已定义的类有什么关系呢?

当然有啦~既然“类的定义”就是“type类型的初始化过程”,那其中必定会调用到type的构造函数(__new__() 或 __init__())。只要我们继承 type类 并修改其 __new__函数,在这里面动手脚就可以啦。

接下来我们将通过一个栗子感受 python 的黑魔法,不过在此之前,我们要先了解一个语法糖。

__metaclass__ 属性

有没觉得上面第二段示例有些鬼畜呢?它勒令程序员将类的成员写成一个字典,简直是反人类。如果我们真的是要通过修改 元类 来改变 类 的行为的话,似乎就必须采用这种方法了~~简直可怕~~

好在,python 2.2 时引进了一个语法糖:__metaclass__。

class Integer(int):

  __metaclass__ = IntMeta

现在将会等价于:

Integer = IntMeta('Integer', (int, ), {})

由此一来,我们在使用传统类定义的同时,也可以使用元类啦。

栗子:子类净化器

需求描述

你是一个有语言洁癖的开发者,平时容不得别人讲一句脏话,在开发时也是如此。现在,你写出了一个非常棒的框架,并马上要将它公之于众了。不过,你的强迫症又犯了:如果你的使用者在代码中写满了脏话,怎么办?岂不是玷污了自己的纯洁?
假如你就是这个丧心病狂的开发者,你会怎么做?

在知道元类之前,你可能会无从下手。不过,这个问题你可以用 元类 轻松解决——只要在类定义时过滤掉不干净的字眼就好了(百度贴吧的干活~~)。

我们的元类看起来会是这样的:

sensitive_words_list = ['asshole', 'fuck', 'shit']

def detect_sensitive_words(string):
  '''检测敏感词汇'''
  words_detected = filter(lambda word: word in string.lower(), sensitive_words_list)

  if words_detected:
    raise NameError('Sensitive words {0} detected in the string "{1}".' \
      .format(
        ', '.join(map(lambda s: '"%s"' % s, words_detected)),
        string
      )
    )

class CleanerMeta(type):

  def __new__(cls, class_name, bases, attrs):
    detect_sensitive_words(class_name) # 检查类名
    map(detect_sensitive_words, attrs.iterkeys()) # 检查属性名

    print "Well done! You are a polite coder!" # 如无异常,
输出祝贺消息 return super(CleanerMeta, cls).__new__(cls, class_name, bases, attrs) # 重要!这行一定不能漏!!这回调用内建的类构造器来构造类,否则定义好的类将会变成 None 现在,只需这样定义基类: class APIBase(object): __metaclass__ = CleanerMeta # ... 那么所有 APIBase 的派生类都会接受安全审查(奸笑~~): class ImAGoodBoy(APIBase): a_polite_attribute = 1 # [Output] Well done! You are a polite coder! class FuckMyBoss(APIBase): pass # [Output] NameError: Sensitive words "fuck" detected in the string "FuckMyBoss". class PretendToBePolite(APIBase): def __fuck_your_asshole(self): pass # [Output] NameError: Sensitive words "asshole", "fuck" detected in the string "_PretendToBePolite__fuck_your_asshole".

看,即使像最后一个例子中的私有属性也难逃审查,因为它们本质都是相同的。

甚至,你还可以对有问题的属性进行偷偷的修改,比如 让不文明的函数在调用时打出一行警告 等等,这里就不多说了。

元类 在实际开发中的应用

日常开发时,元类 常用吗?

当然,Django 的 ORM 就是一个例子,大名鼎鼎的 SQLAlchemy 也用了这种黑魔法。

此外,在一些小型的库中,也有 元类 的身影。比如 abc(奇怪的名字~~)——这是 python 的一个内建库,用于模拟 抽象基类(Abstract Base Classes)。开发者可以使用 abc.abstractmethod 装饰器,将 指定了 __metaclass__ = abc.ABCMeta 的类的方法定义成 抽象方法,同时这个类也成了 抽象基类,抽象基类是不可实例化的。这便实现了对 抽象基类 的模拟。

倘若你也有需要动态修改类定义的需求,不妨也试试这种“黑魔法”。

小结

  1. 类 也是 对象,所有的类都是type的实例
  2. 元类(Meta Classes)是类的类
  3. __metaclass__ = Meta 是 Meta(name, bases, dict) 的 语法糖
  4. 可以通过重载元类的 __new__ 方法,修改 类定义 的行为

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