这篇文章主要介绍“Python metaclass的原理及应用”，在日常操作中，相信很多人在Python metaclass的原理及应用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python metaclass的原理及应用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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元编程(meta programming)是一项很神奇的能力，可以通过代码在运行时动态生成代码。
元类(meta classes)是 Python 提供的一种元编程的能力。在 Python 中，类也是一种对象，那么类这种对象就是元类的实例，所以我们可以在运行时通过实例化元类动态生成类。
首先我们来了解一下 type，type 可以作为函数使用，用来获得对象的类型：
>>> class Foo:
... pass
>>> obj = Foo()
>>> obj.__class__
>>>
type(obj)
>>>
obj.__class__ is type(obj)
True
实际上 type 并不是一个函数，而是一个类，我们可以使用 type(type) 来确定一下：
>>> type(type)
type 实际上不只是类，而是一个“元类”。我们接下来要可以看到，所有的元类都需要继承自 type。type 是所以类的元类，所以在上面的例子中 x 是 Foo 的实例，Foo 是 type 的实例，type 又是他自己的实例。
如果传递给 type 的参数是三个的时候，type 的语义就不再是返回给定参数的类，而是实例化生成一个新的类。
type(name: str, bases: tuple, namespace: dict)
第一个参数是新生成的类的名字；第二个参数是新生成的类的基类列表；第三个参数是要个这个类绑定的属性的列表，比如说这个类的一些方法。实际上 class Foo 这种语法只是使用 type 生成类的语法糖而已。
最简单的一个例子，比如我们要创建 Foo[0..9] 这些类，可以这样做：
classes = []
for i
in range(10):
cls = type("Foo%s" % i, tuple(), {})
classes.append(cls)
# 就像使用普通类一样初始化 Foo0
foo0 = clssses[0]()
如果要实现类的方法，一定要记得同样是要使用 self 变量的。在 Python 中 self 只是一个约定俗成的变量，而不是关键字。
def __init__(self, name):
self.name = name
def print_name(self):
print(self.name)
Duck = type("Duck", tuple(), {"__init__": __init__,
"print_name": print_name})
duck = Duck("Donald")
duck.print_name()
# Donald
首先我们来回顾一下 Python 中类的初始化过程：
foo = Foo()
当这条语句运行的时候，Python 会依次调用 Foo 的 __new__ 和 __init__ 方法。其中 __new__ 方法在 __init__ 之前调用，并返回已经创建好的新对象，而 __init__ 函数是没有返回结果的。一般情况下，我们都会覆盖 __init__ 方法来对新创建的对象做一些初始化操作。
现在回归到元类上，进入烧脑部分。前面我们说过元类的实例化就是类，所以大致相当于：
Foo = MetaFoo(name, bases, attrs) # MetaFoo 默认情况下是 type
foo = Foo()
默认情况下，所有类的元类是 type，也就是在这个类是通过 type 来创建的，这和前面说的通过 type 来动态创建类也是一致的。
那么怎样定义一个 MetaFoo 呢？只需要继承自 type 就行了。因为元类的实例化就是类的创建过程，所以在元类中，我们可以修改 __new__ 来在 __init__ 之前对新创建的类做一些操作。
>>> class MetaFoo(type):
... def __new__(cls, name, bases, namespace):
... x = super().__new__(cls, name, bases, namespace) # super实际上就是 type
... x.bar =
100 # 为这个类增加一个属性
... return x
...
>>> Foo = MetaFoo("Foo", tuple(), {}) # MetaFoo 在这里就相当于 type 了，可以动态创建类
>>> Foo.bar
100
>>> foo = Foo()
>>> foo.bar
100
在这里我们创建了 MetaFoo 这个元类，他会给新创建的类增加一个叫做 bar 的属性。
在实际的代码中，我们一般还是不会直接动态生成类的，还是调用 class Foo 语法来生成类比较常见一点，这时候可以指定 metaclass 参数就好了。可以通过 Foo(metaclass=MetaFoo) 这种方式来指定元类。
class Foo(metaclass=MetaFoo):
pass
这种定义和上面的元类用法效果完全是一致的。
在 django.models 或者 peewee 等 ORM 中，我们一般使用类的成员变量来定义字段，这里就用到了元类。
class Field:
pass
class IntegerField(Field):
pass
class CharField(Field):
pass
class MetaModel(type):
def __new__(meta, name, bases, attrs):
# 这里最神奇的是：用户定义的类中的 bases 和 attrs 都会作为参数传递进来
fields = {}
for key, value
in attrs.items():
if isinstance(value, Field):
value.name =
'%s.%s' % (name, key)
fields[key] = value
for base
in bases:
if hasattr(base,
'_fields'):
fields.update(base._fields)
attrs['_fields'] = fields
return type.__new__(meta, name, bases, attrs)
class Model(metaclass=MetaModel):
pass
这样用户使用的时候就可以这样定义：
>>> class A(Model):
... foo = IntegerField()
...
>>> class B(A):
... bar = CharField()
...
>>> B._fields
{'foo': Integer('A.foo'),
'bar': String('B.bar')}
程序在执行的时候就可以直接访问 X._fields，而不用每次都通过反射遍历一次，从而提高效率以及做一些验证。
不过，其实这个完全可以通过装饰器来实现：
def model(cls):
fields = {}
for key, value
in vars(cls).items():
if isinstance(value, Field):
value.name =
'%s.%s' % (cls.__name__, key)
fields[key] = value
for base
in cls.__bases__:
if hasattr(base,
'_fields'):
fields.update(base._fields)
cls._fields = fields
return cls
@model
class A():
foo = IntegerField()
class B(A):
bar = CharField()
但是用装饰器的话，就失去了一些类型继承的语义信息。
到此，关于“Python metaclass的原理及应用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
