原文链接:Improve Your Python: Metaclasses and Dynamic Classes With Type
`metaclass`和`type`关键字在Python代码中较少被使用(也正因如此,它们的作用也没有很好的被理解)。在这篇文章中,我们将探究`type()`的类型(types)和跟`metaclasses`相关的`type`的用法。
这是我的类型么?
首先来看`type()`的第一个广为人知的用法,即查看一个对象的类型。Python初学者常常会对此有这样的疑问:“我认为Python中是没有类型的啊!”可事实正相反,Python中的一切都有类型(即使是类型关键字‘types’本身!),这是因为Python中的一切都是对象(object)。下面来看几个例子:
>>> type(1) <class ‘int‘> >>> type(‘foo‘) <class ‘str‘> >>> type(3.0) <class ‘float‘> >>> type(float) <class ‘type‘>
一切看起来都是那么理所当然,直到我们查看float的类型,`<class ‘type‘>`?这是怎么回事?继续往下看:
>>> class Foo(object): ... pass ... >>> type(Foo) <class ‘type‘>
>>> type(type) <class ‘type‘>
class Foo(object): pass
与常规类类似,元类也可以由用户自定义。具体用法是将目标类的`__metaclass__`属性设置为自定义的`metaclass`。`metaclass`必须是可调用(callable)的,并且返回一个`type`。通常,用户可以使用一个函数来设置`__metaclass__`属性,这个函数是`type`的另一种用法:利用三个参数创建一个新类。
`type`的另一面
如上文所述,`type`有着另一种完全不同的用法。这种用法由传入三个参数:type(name, bases, dict)能够创建一个新的类型。以下是创建一个新类的通常做法:
class Foo(object): pass
Foo = type(‘Foo‘, (), {})
def always_false(self): return False Foo.always_false = always_false
Foo = type(‘Foo‘, (), {‘always_false‘: always_false})
FooBar = type(‘FooBar‘, (Foo), {})
介绍完`type`和`metaclasses`之后问题随之而来:“我该什么时候使用它们呢?”答案是显然的,在日常的工作中我们并不一定会经常使用到它们。但当我们想要动态地创建类时,利用type是一个很合适的解决方案。让我们来看个例子:
sandman是我写的一个库,这个库能够自动地为已有数据库生成REST API以及基于网页的管理员接口(不需要配置模板代码)。大部分工作由SQLAlchemy这样一个对象关系映射框架完成。
利用SQLAlchemy注册一个数据库表只有一种方法:创建一个描述这个数据表的模板类(跟Django中得models不同)。为了SQLAlchemy能够识别一个表,一个对应的类必须通过某种方式生成。因为sandman没有关于数据库结构的任何先验知识,所以不能通过提前准备模板类的方式来注册数据表。相反,需要通过探查数据库动态的生成模板类。是不是听起来很熟悉?无论何时当你想动态地创建一个新类,type都将是你唯一正确地选择。
以下是sandman中的相关实现代码:
if not current_app.endpoint_classes: db.metadata.reflect(bind=db.engine) for name in db.metadata.tables(): cls = type(str(name), (sandman_model, db.Model), {‘__tablename__‘: name}) register(cls)
总结
在这篇文章中,我们讨论了`type`、`metaclasses`的两种用法和使用时机。尽管`metaclasses`是一个多多少少会让人感到困惑的概念,希望读者现在对此能有一个清晰的认识,并在未来的学习中能够使用。
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P.S. 吐个槽,csdn博客为什么还不支持Markdown?
Python技巧:元类(Metaclasses)和利用Type构建的动态类(Dynamic Classes)
原文:http://blog.csdn.net/dysj4099/article/details/18862137