深入理解 Python 元类

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。

类也是对象

在理解元类之前，你需要先掌握 Python 中的类。Python 中的类概念借鉴 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。当然在 Python 中这一点也是成立的。

>>> class ObjectCreator(object):
...     pass
...
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print my_object
<__main__.ObjectCreator object at 0x10623de90>

但是，Python 中的类还远不止如此， 类同样也是一种对象 。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：

>>> 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，所以你就可以对它做如下的操作了：

• 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

如下示例：

>>> 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')
False
>>> 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 0x10624f710>

动态地创建类

因为类也是对象，所以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。

>>> 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 0x10624f750>

但是这还不够动态，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 关键字的时候，Python 解释器自动创建这个对象。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：

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

在这里， 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，type 可以像这样工作：

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）)

比如下面的这一段代码:

>>> class MyShinyClass(object):
…       pass

可以使用 type 手动创建：

>>> 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 0x10624f790>

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。如果要定义属性的话，比如下面的类：

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

就可以通过 type 传递一个包含属性的字典参数来创建上面的这个类：

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

当然还是可以将 Foo 当成一个普通的类一样使用：

>>> print Foo
<class '__main__.Foo'>
>>> print Foo.bar
True
>>> f = Foo()
>>> print f
<__main__.Foo object at 0x10624f850>
>>> print f.bar
True

当然，如果还有继承关系的话，如下面的类：

>>> class FooChild(Foo):
...     pass

就可以通过下面的语句来创建这个类了：

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

如果你希望为你的类增加方法，只需要定一个恰当的函数并将其作为属性赋值给该类对象即可：

>>> 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（metaclass）来实现的。

元类（metaclass）是什么？

元类就是用来创建类的，你创建类就是为了创建类的实例对象，不是吗？但是我们上面已经知道了 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 ，你可以像下面这样理解：

MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()

上面我们已经提到可以使用 type 来创建类：

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 。现在你想知道为什么 type 会全部采用小写形式而不是 Type 吗？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。

>>> age = 30
>>> 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'>

现在我们再看看任意一个 __class__ 的 __class__ 属性又是什么呢？

>>> 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" ，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

你可以在写一个类的时候为其添加 __metaclass__ 属性：

class Foo(object):
    __metaclass__ = something...

如果你这么做了，Python 就会用元类来创建类 Foo。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。如下，当我们创建这样的一个类时：

class Foo(Bar):
    pass

Python 做了如下的一些操作：Foo 中有 __metaclass__ 这个属性吗？如果有，Python 会在内存中通过 __metaclass__ 创建一个名为 Foo 的 类对象 ；如果没有找到 __metaclass__ ，它会继续在 Bar（父类）中寻找该属性，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该属性，它就会在模块层次中去寻找，并尝试做同样的操作；如果还是找不到，那么 Python 就会用内置的 type 来创建这个类对象了。

那么我们可以在 __metaclass__ 中放置些什么样的代码呢？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 type 的东西都可以。

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。比如你希望在你的模块里面的所有类的属性都是大写形式，有好几种办法可以办到，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可以了。

__metaclass__ 实际上可以被任意调用，它并不是需要一个正式的类，所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子来说明，如下函数：

# 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"""
    attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
    # 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, upper_attr)

# 这会作用到这个模块中的所有类
__metaclass__ = upper_attr

class Foo(object):
    # 我们也可以在这里定义__metaclass__，这样就只会作用于这个类中
    bar = 'bip'

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：

# 记住，type 实际上是一个类，就想 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，所以我们这里重写 __new__
    # 如果你希望的话，也可以在 __init__ 中做一些事情
    # 还有一些高级的用法会涉及到改写 __call__ 特殊方法
    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)

但实际上上面这种方法不是很 OOP，我们直接调用了 type，而且我们没有改写父类的 new 方法，现在重新处理下：

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 参数一样的，但是就像 self 一样，所有的参数都有它们的传统名称，在实际的线上产品中一个元类应该像下面这样更好：

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：

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)

这就是关于元类的一些使用方法，使用到元类的代码比较复杂，这并不是因为元类本身很复杂，而是因为通常会使用元类去做一些晦涩的事情，依赖于自身、控制继承等等。使用元类来高一些魔法是很有用的，所以会搞一些复杂的东西出来，但就元类本身而已，它们其实很简单的：

• 1）拦截类的创建
• 2）修改类
• 3）返回修改之后的类

为什么要用元类而不是函数？

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。

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：

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

但是如果你像这样做的话：

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。

总结

首先，你要知道 类其实是能够创建出类实例的对象 ，另外， 类本身也是实例，它们都是元类的实例 ：

>>> class Foo(object): pass
...
>>> id(Foo)
140263822460752

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。

原文链接： https://stackoverflow.com/questions/100003/what-are-metaclasses-in-python