前言

最近在学习深度学习，已经跑出了几个模型，但Pyhton的基础不够扎实，因此，开始补习Python了，大家都推荐廖雪峰的课程，因此，开始了学习，但光学有没有用，还要和大家讨论一下，因此，写下这些帖子，廖雪峰的课程连接在这里：廖雪峰
Python的相关介绍，以及它的历史故事和运行机制，可以参见这篇：python介绍
Python的安装可以参见这篇：Python安装
Python的运行模式以及输入输出可以参见这篇：Python IO
Python的基础概念介绍，可以参见这篇：Python 基础
Python字符串和编码的介绍，可以参见这篇：Python字符串与编码
Python基本数据结构：list和tuple介绍，可以参见这篇：Python list和tuple
Python控制语句介绍：ifelse，可以参见这篇：Python 条件判断
Python控制语句介绍：循环实现，可以参见这篇：Python循环语句
Python数据结构：dict和set介绍Python数据结构dict和set
Python函数相关：Python函数
Python高阶特性：Python高级特性
Python高阶函数：Python高阶函数
Python匿名函数：Python匿名函数
Python装饰器：Python装饰器
Python偏函数：Python偏函数
Python模块：Python模块
Python面向对象编程（1）：Python面向对象
Python面向对象编程（2）：Python面向对象（2）
Python面向对象编程（3）：Python面向对象（3）
Python面向对象编程（4）：Pyhton面向对象（4）
Python面向对象高级编程（上）：Python面向对象高级编程（上）
Python面向对象高级编程（中上）：Python面向对象高级编程（中上）
Python面向对象高级编程（中下）：Python面向对象高级编程（中下）

前言
使用元类：
type()
- metaclass
创建一个实例：
小结

使用元类：

type()

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。
比方说我们要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：

class Hello(object):def hello(self, name='world'):print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象，测试如下：

>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。
我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。
type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)…的定义：

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
...     print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：class的名称；继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

正常情况下，我们都用class Xxx…来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。

metaclass

除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。

我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：

定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：

# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：class ListMetaclass(type):def __new__(cls, name, bases, attrs):attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)return type.__new__(cls, name, bases, attrs)有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字参数metaclass：class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):pass

当我们传入关键字参数metaclass时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.new()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是：    当前准备创建的类的对象；    类的名字；    类继承的父类集合；    类的方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

>>> L = MyList()
>>> L.add(1)
>> L
[1]

而普通的list没有add()方法：

>>> L2 = list()
>>> L2.add(1)
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。

但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：

class User(Model):# 定义类的属性到列的映射：id = IntegerField('id')name = StringField('username')email = StringField('email')password = StringField('password')

创建一个实例：

u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()

其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。

首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：

class Field(object):def __init__(self, name, column_type):self.name = nameself.column_type = column_typedef __str__(self):return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：

class StringField(Field):def __init__(self, name):super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')class IntegerField(Field):def __init__(self, name):super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：

class ModelMetaclass(type):def __new__(cls, name, bases, attrs):if name=='Model':return type.__new__(cls, name, bases, attrs)print('Found model: %s' % name)mappings = dict()for k, v in attrs.items():if isinstance(v, Field):print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))mappings[k] = vfor k in mappings.keys():attrs.pop(k)attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

以及基类Model：

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):def __init__(self, **kw):super(Model, self).__init__(**kw)def __getattr__(self, key):try:return self[key]except KeyError:raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)def __setattr__(self, key, value):self[key] = valuedef save(self):fields = []params = []args = []for k, v in self.__mappings__.items():fields.append(v.name)params.append('?')args.append(getattr(self, k, None))sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))print('SQL: %s' % sql)print('ARGS: %s' % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass，如果没有找到，就继续在父类Model中查找metaclass，找到了，就使用Model中定义的metaclass的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。

在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：

排除掉对Model类的修改；在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性）；把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。

在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。

我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。

编写代码试试：

u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

输出如下：

Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]

可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。

不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架，是不是非常简单？

小结

metaclass是Python中非常具有魔术性的对象，它可以改变类创建时的行为。这种强大的功能使用起来务必小心。

Python学习笔记：面向对象高级编程（完）相关推荐

Python学习之面向对象高级编程
Python学习目录 1. 在Mac下使用Python3 2. Python学习之数据类型 3. Python学习之函数 4. Python学习之高级特性 5. Python学习之函数式编程 6. P ...
Python学习笔记三之编程练习:循环、迭代器与函数
Python学习笔记三之编程练习 1. 编程第一步 # 求解斐波纳契数列 #/user/bin/python3#Fibonacci series:斐波那契数列 #两个元素的总和确定了下一个数 a,b= ...
Python学习笔记·交互式图形编程
Python学习笔记·交互式图形编程注:在校计算机学生一名,菜鸟一枚,最近开始学习Python的基础知识希望有什么不对的地方各位大佬能够不令赐教! 课程是在中国大学MOOC上学的,有兴趣的同学可以自 ...
Python学习笔记：Io编程序列化
前言最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖 ...
Python学习笔记：IO编程StringIO和BytesIO
前言最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖 ...
Python基础之六面向对象高级编程
'''面向对象高级编程 ''' from enum import Enum'''__slots__限制实例属性定义的属性只对当前类实例起作用,对于继承的子类不起作用''' class Student( ...
Python学习笔记：高级特性
前言最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖 ...
【廖雪峰Python学习笔记】函数式编程
Functional Programming 高阶函数返回函数匿名函数装饰器偏函数高阶函数面向过程的程序设计: 把大段代码拆成函数,通过一层层函数调用,可将复杂任务分解成若干简单的任务函 ...
Python学习笔记十 IO编程
参考教程:廖雪峰官网https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000 IO编程 I ...
侯捷C++学习记录-面向对象高级编程上
目标: 培养正规的.大气的编程习惯以良好的方式编写C++ class [Object Based(基于对象)] 学习Classes 之间的关系 [Object Oriented(面向对象)] 继承( ...

Python学习笔记：面向对象高级编程（完）

前言

使用元类：

type()

metaclass

创建一个实例：

小结

Python学习笔记：面向对象高级编程（完）相关推荐

最新文章

热门文章