【转】深刻理解Python中的元类(metaclass)

 

译注：这是一篇在Stack overflow上很热的帖子。提问者自称已经掌握了有关Python OOP编程中的各种概念，但始终觉得元类(metaclass)难以理解。他知道这肯定和自省有关，但仍然觉得不太明白，希望大家可以给出一些实际的例子和代码片段以帮助理解，以及在什么情况下需要进行元编程。于是e-satis同学给出了神一般的回复，该回复获得了985点的赞同点数，更有人评论说这段回复应该加入到Python的官方文档中去。而e-satis同学本人在Stack Overflow中的声望积分也高达64271分。以下就是这篇精彩的回复（提示：非常长）

类也是对象

在理解元类之前，你需要先掌握Python中的类。Python中类的概念借鉴于Smalltalk，这显得有些奇特。在大多数编程语言中，类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在Python中这一点仍然成立：

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>>> class ObjectCreator(object): …       pass … >>> my_object = ObjectCreator() >>> print my_object <__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>

但是，Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的，没错，就是对象。只要你使用关键字class，Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。下面的代码段：

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

将在内存中创建一个对象，名字就是ObjectCreator。这个对象（类）自身拥有创建对象（类实例）的能力，而这就是为什么它是一个类的原因。但是，它的本质仍然是一个对象，于是乎你可以对它做如下的操作：

1)   你可以将它赋值给一个变量

2)   你可以拷贝它

3)   你可以为它增加属性

4)   你可以将它作为函数参数进行传递

下面是示例：

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>>> print ObjectCreator     # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> def echo(o): …       print o … >>> echo(ObjectCreator)                 # 你可以将类做为参数传给函数 <class '__main__.ObjectCreator'> >>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute') Fasle >>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' #  你可以为类增加属性 >>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute') True >>> print ObjectCreator.new_attribute foo >>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量 >>> print ObjectCreatorMirror() <__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

 

动态地创建类

因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。

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>>> def choose_class(name): …       if name == 'foo': …           class Foo(object): …               pass …           return Foo     # 返回的是类，不是类的实例 …       else: …           class Bar(object): …               pass …           return Bar … >>> MyClass = choose_class('foo') >>> print MyClass              # 函数返回的是类，不是类的实例 <class '__main__'.Foo> >>> print MyClass()            # 你可以通过这个类创建类实例，也就是对象 <__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

但这还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。当你使用class关键字时，Python解释器自动创建这个对象。但就和Python中的大多数事情一样，Python仍然提供给你手动处理的方法。还记得内建函数type吗？这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么，就像这样：

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

这里，type有一种完全不同的能力，它也能动态的创建类。type可以接受一个类的描述作为参数，然后返回一个类。（我知道，根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在Python中是为了保持向后兼容性）

type可以像这样工作：

1	type(类名, 父类的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值）)

比如下面的代码：

1 2	>>> class MyShinyClass(object): …       pass

可以手动像这样创建：

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>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {})  # 返回一个类对象 >>> print MyShinyClass <class '__main__.MyShinyClass'> >>> print MyShinyClass()  #  创建一个该类的实例 <__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>

你会发现我们使用“MyShinyClass”作为类名，并且也可以把它当做一个变量来作为类的引用。类和变量是不同的，这里没有任何理由把事情弄的复杂。

type 接受一个字典来为类定义属性，因此

1 2	>>> class Foo(object): …       bar = True

可以翻译为：

1	>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})

并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用：

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>>> print Foo <class '__main__.Foo'> >>> print Foo.bar True >>> f = Foo() >>> print f <__main__.Foo object at 0x8a9b84c> >>> print f.bar True

当然，你可以向这个类继承，所以，如下的代码：

1 2	>>> class FooChild(Foo): …       pass

就可以写成：

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>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,),{}) >>> print FooChild <class '__main__.FooChild'> >>> print FooChild.bar   # bar属性是由Foo继承而来 True

最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。

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>>> def echo_bar(self): …       print self.bar … >>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar}) >>> hasattr(Foo, 'echo_bar') False >>> hasattr(FooChild, 'echo_bar') True >>> my_foo = FooChild() >>> my_foo.echo_bar() True

你可以看到，在Python中，类也是对象，你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。

 

到底什么是元类（终于到主题了）

元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象，不是吗？但是我们已经学习到了Python中的类也是对象。好吧，元类就是用来创建这些类（对象）的，元类就是类的类，你可以这样理解 为：

1 2	MyClass = MetaClass() MyObject = MyClass()

你已经看到了type可以让你像这样做：

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

这是因为函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。现在你想知道那为什么type会全部采用小写形式而不是Type呢？好吧，我猜这是为了和str保持一致性，str是用来创建字符串对象的类，而int是用来创建整数对象的类。type就是创建类对象的类。你可以通过检查__class__属性来看到这一点。Python中所有的东西，注意，我是指所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象，而且它们都是从一个类创建而来。

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>>> 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'>

现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？

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

因此，元类就是创建类这种对象的东西。如果你喜欢的话，可以把元类称为“类工厂”（不要和工厂类搞混了:D） type就是Python的内建元类，当然了，你也可以创建自己的元类。

 

__metaclass__属性（类的创建过程）

你可以在写一个类的时候为其添加__metaclass__属性。

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

如果你这么做了，Python就会用元类来创建类Foo。小心点，这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object)，但是类对象Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性，如果找到了，Python就会用它来创建类Foo，如果没有找到，就会用内建的type来创建这个类。把下面这段话反复读几次。当你写如下代码时 :

1 2	class Foo(Bar):     pass

Python做了如下的操作：

Foo中有__metaclass__这个属性吗？如果是，Python会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类对象（我说的是类对象，请紧跟我的思路）。如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在Bar（父类）中寻找__metaclass__属性，并尝试做和前面同样的操作。如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。

现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？答案就是：可以创建一个类的东西。那么什么可以用来创建一个类呢？type，或者任何使用到type或者子类化type的东东都可以。

 

自定义元类

元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。通常，你会为API做这样的事情，你希望可以创建符合当前上下文的类。假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__。采用这种方法，这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建，我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。

幸运的是，__metaclass__实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类（我知道，某些名字里带有‘class’的东西并不需要是一个class，画画图理解下，这很有帮助）。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。

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# 元类会自动将你通常传给‘type’的参数作为自己的参数传入 def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):     '''返回一个类对象，将属性都转为大写形式'''     #  选择所有不以'__'开头的属性     attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))

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# 将它们转为大写形式     uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)       # 通过'type'来做类对象的创建     return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)   __metaclass__ = upper_attr  #  这会作用到这个模块中的所有类   class Foo(object):     # 我们也可以只在这里定义__metaclass__，这样就只会作用于这个类中     bar = 'bip'

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print hasattr(Foo, 'bar') # 输出: False print hasattr(Foo, 'BAR') # 输出:True   f = Foo() print f.BAR # 输出:'bip'

现在让我们再做一次，这一次用一个真正的class来当做元类。

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# 请记住，'type'实际上是一个类，就像'str'和'int'一样 # 所以，你可以从type继承 class UpperAttrMetaClass(type):     # __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法     # __new__是用来创建对象并返回之的方法     # 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象     # 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建     # 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__     # 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情     # 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用     def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):         attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))         uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)         return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

但是，这种方式其实不是OOP。我们直接调用了type，而且我们没有改写父类的__new__方法。现在让我们这样去处理:

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class UpperAttrMetaclass(type):     def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):         attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))         uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)           # 复用type.__new__方法         # 这就是基本的OOP编程，没什么魔法         return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

你可能已经注意到了有个额外的参数upperattr_metaclass，这并没有什么特别的。类方法的第一个参数总是表示当前的实例，就像在普通的类方法中的self参数一样。当然了，为了清晰起见，这里的名字我起的比较长。但是就像self一样，所有的参数都有它们的传统名称。因此，在真实的产品代码中一个元类应该是像这样的：

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class UpperAttrMetaclass(type):     def __new__(cls, name, bases, dct):         attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__')         uppercase_attr  = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)         return type.__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)

如果使用super方法的话，我们还可以使它变得更清晰一些，这会缓解继承（是的，你可以拥有元类，从元类继承，从type继承）

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class UpperAttrMetaclass(type):     def __new__(cls, name, bases, dct):         attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__'))         uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)         return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)

就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的了。使用到元类的代码比较复杂，这背后的原因倒并不是因为元类本身，而是因为你通常会使用元类去做一些晦涩的事情，依赖于自省，控制继承等等。确实，用元类来搞些“黑暗魔法”是特别有用的，因而会搞出些复杂的东西来。但就元类本身而言，它们其实是很简单的：

1)   拦截类的创建

2)   修改类

3)   返回修改之后的类

 

为什么要用metaclass类而不是函数?

由于__metaclass__可以接受任何可调用的对象，那为何还要使用类呢，因为很显然使用类会更加复杂啊？这里有好几个原因：

1）  意图会更加清晰。当你读到UpperAttrMetaclass(type)时，你知道接下来要发生什么。

2） 你可以使用OOP编程。元类可以从元类中继承而来，改写父类的方法。元类甚至还可以使用元类。

3）  你可以把代码组织的更好。当你使用元类的时候肯定不会是像我上面举的这种简单场景，通常都是针对比较复杂的问题。将多个方法归总到一个类中会很有帮助，也会使得代码更容易阅读。

4） 你可以使用__new__, __init__以及__call__这样的特殊方法。它们能帮你处理不同的任务。就算通常你可以把所有的东西都在__new__里处理掉，有些人还是觉得用__init__更舒服些。

5） 哇哦，这东西的名字是metaclass，肯定非善类，我要小心！

 

究竟为什么要使用元类？

现在回到我们的大主题上来，究竟是为什么你会去使用这样一种容易出错且晦涩的特性？好吧，一般来说，你根本就用不上它：

“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。”  —— Python界的领袖 Tim Peters

元类的主要用途是创建API。一个典型的例子是Django ORM。它允许你像这样定义：

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

但是如果你像这样做的话：

1 2	guy  = Person(name='bob', age='35') print guy.age

这并不会返回一个IntegerField对象，而是会返回一个int，甚至可以直接从数据库中取出数据。这是有可能的，因为models.Model定义了__metaclass__， 并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂hook。Django框架将这些看起来很复杂的东西通过暴露出一个简单的使用元类的API将其化简，通过这个API重新创建代码，在背后完成真正的工作。

 

结语

首先，你知道了类其实是能够创建出类实例的对象。好吧，事实上，类本身也是实例，当然，它们是元类的实例。（类就是元类的实例）

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>>>class Foo(object): pass >>> id(Foo) 142630324

Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。你可以通过其他两种技术来修改类：

1） Monkey patching

2)   class decorators

当你需要动态修改类时，99%的时间里你最好使用上面这两种技术。当然了，其实在99%的时间里你根本就不需要动态修改类 

 

英文原文：Stack Overflow    编译：伯乐在线— 陈舸

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