Python元类
1、概念在Python中，一切皆对象。你定义的类（即使是内置类型）本身也是一种对象。既然类是对象，那么它们也必然由某个“东西”创建。这个创建类的“东西”就是元类（Metaclass）。
[*]元类是创建类的类。普通类定义了实例对象的行为，而元类定义了类的行为。
[*]默认情况下，Python中所有的类都是由内置元类type创建的
class MyClass:
pass
print(type(MyClass))# 输出：<class 'type'>
print(type(1)) # 输出：<class 'int'>
print(type("hello")) # 输出：<class 'str'>2、元类的工作原理：类创建过程
当你使用 class关键字定义一个类时，Python在幕后执行了以下几步，只要理解类本身就是元类的实例，就容易理解调用__new__和__init__的时机：
[*]收集类定义内容：解析类定义体，获取类名、基类和包含属性/方法的字典。
[*]确定元类：检查是否指定了自定义元类（通过metaclass关键字），若无则使用默认的type。
[*]执行元类的__new__方法：元类的__new__方法负责创建并返回这个类对象。这是干预类创建、修改类属性（如方法、类变量）的关键阶段。
[*]执行元类的__init__方法：元类的__init__方法负责对创建好的类对象进行初始化。
[*]将类对象绑定到类名：最终，创建的类对象被赋值给类定义头中的类名。
type函数除了可以查看对象的类型，还可以动态地创建类，其语法如下：
MyClass = type('MyClass', (BaseClass,), {'attribute': value, 'method': my_method})3、定义自定义元类
自定义元类通常通过继承type并重写其__new__或 __init__方法来实现，元类的__new__和 __init__方法在类定义阶段就被调用了
3.1 基本元类结构
class MyMeta(type):
"""自定义元类，继承自 type"""
def __new__(cls, name, bases, attrs):
"""
在类创建时调用
- cls: 元类本身
- name: 要创建的类名
- bases: 父类元组
- attrs: 类属性字典
"""
print(f"创建类: {name}")
print(f"父类: {bases}")
print(f"属性: {list(attrs.keys())}")
# 必须调用 type.__new__ 来实际创建类
return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
def __init__(self, name, bases, attrs):
"""类初始化时调用"""
super().__init__(name, bases, attrs)
print(f"初始化类: {name}")
# 使用元类
class MyClass(metaclass=MyMeta):
x = 42
def method(self):
return "hello"
# 输出:
# 创建类: MyClass
# 父类: ()
# 属性: ['__module__', '__qualname__', 'x', 'method']
# 初始化类: MyClass3.2 修改类定义
元类可以在类创建时修改其属性：
class UpperCaseMeta(type):
"""将类中所有非特殊属性名改为大写"""
def __new__(cls, name, bases, attrs):
# 过滤出需要修改的属性
uppercase_attrs = {}
for attr_name, attr_value in attrs.items():
if not attr_name.startswith('__'):# 不处理特殊方法
uppercase_attrs = attr_value
else:
uppercase_attrs = attr_value
return super().__new__(cls, name, bases, uppercase_attrs)
class MyClass(metaclass=UpperCaseMeta):
my_attr = "value"
another_attr = 42
def my_method(self):
return "original"
# 测试
obj = MyClass()
print(hasattr(obj, 'my_attr')) # False
print(hasattr(obj, 'MY_ATTR')) # True
print(hasattr(obj, 'my_method')) # False
print(hasattr(obj, 'MY_METHOD')) # True4、使用场景
4.1 单例模式实现
由于类是元类的对象，因此实例化对象就类似于普通对象直接加()，就会调用元类的__call__方法
class SingletonMeta(type):
"""单例元类"""
_instances = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls not in cls._instances:
cls._instances = super().__call__(*args, **kwargs)
return cls._instances
class DatabaseConnection(metaclass=SingletonMeta):
def __init__(self, connection_string):
self.connection_string = connection_string
print(f"连接到数据库: {connection_string}")
def query(self, sql):
return f"执行查询: {sql}"
# 测试单例
db1 = DatabaseConnection("mysql://localhost:3306/mydb")
db2 = DatabaseConnection("mysql://localhost:3306/mydb")
print(db1 is db2)# True
print(db1.query("SELECT * FROM users"))4.2 ORM（对象关系映射）框架
class Field:
"""字段基类"""
def __init__(self, field_type, required=True, default=None):
self.field_type = field_type
self.required = required
self.default = default
class CharField(Field):
def __init__(self, max_length=255, **kwargs):
super().__init__(str, **kwargs)
self.max_length = max_length
class IntegerField(Field):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(int, **kwargs)
class ModelMeta(type):
"""ORM 元类，用于收集字段信息"""
def __new__(cls, name, bases, attrs):
# 收集字段信息
fields = {}
for attr_name, attr_value in attrs.items():
if isinstance(attr_value, Field):
fields = attr_value
# 从类属性中移除字段，避免干扰实例属性
attrs = None
# 添加_fields属性保存字段信息
attrs['_fields'] = fields
return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
class Model(metaclass=ModelMeta):
"""模型基类"""
def __init__(self, **kwargs):
for field_name, field in self._fields.items():
value = kwargs.get(field_name, field.default)
setattr(self, field_name, value)
def validate(self):
"""验证字段值"""
errors = []
for field_name, field in self._fields.items():
value = getattr(self, field_name)
if value is None and field.required:
errors.append(f"{field_name} is required")
elif value is not None and not isinstance(value, field.field_type):
errors.append(f"{field_name} must be {field.field_type.__name__}")
return errors
# 使用元类创建模型，子类的创建会继承父类的元类
class User(Model):
name = CharField(max_length=100)
age = IntegerField(required=False, default=0)
email = CharField(max_length=255)
# 测试
user = User(name="Alice", age=25, email="alice@example.com")
print(user.name) # Alice
print(user.age) # 25
print(user.validate())# []
user2 = User(name="Bob")
print(user2.validate())# ['email is required']
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