Python 元编程

作者:袁首京

原创文章,转载时请保留此声明,并给出原文连接。

元编程并不象它听起来那么时髦和新奇。常用的 decorator 就可以认为是一种元编程。简单来说,元编程就是编写操作代码的代码。

有点绕,是吧?别着急,咱们一点一点来讨论。

注意:本文中的代码适用于 Python 3.3 及以上。

元类

多数编程语言中,一切东西都有类型。Python 也不例外,我们可以用 type() 函数获取任意变量的类型。

num = 23
print("Type of num is:", type(num))

lst = [1, 2, 4]
print("Type of lst is:", type(lst))

name = "Atul"
print("Type of name is:", type(name))

执行结果是:

Type of num is: <class 'int'>
Type of lst is: <class 'list'>
Type of name is: <class 'str'>

Python 中的所有类型都是由 Class 定义的。这一条与其它编程语言,比如 Java、C++ 等等不同。在那些语言中,int、char、float 之类是基本数据类型,但是在 Python 中,它们是 int 类或 str 类的对象。

象其它 OOP 语言一样,我们可以使用 class 定义新类型:

class Student:
    pass

stu_obj = Student()
print("Type of stu_obj is:", type(stu_obj))

执行结果是:

Type of stu_obj is: <class '**main**.Student'>

一点儿也不意外,对吧?其实有意外,因为在 Python 中,类也是一个对象,就像任何其他对象一样,它是元类的实例。即一个特殊的类,创建了 Class 这个特殊的类实例。看如下代码:

class Student:
    pass

print("Type of Student class is:", type(Student))

执行结果是:

Type of Student class is: <class 'type'>

既然类也是一个对象,所以以修改对象相同的方式修改它就顺理成章。如下先定义一个没有任何属性和方法的类,然后在外部为其添加属性和方法:

class test:
    pass

test.x = 45
test.foo = lambda self: print('Hello')

myobj = test()
print(myobj.x)
myobj.foo()

执行结果是:

45
Hello

以上过程可以简单概括为:

元类创建类,类创建实例

画个图象这样:

元类 -> 类 -> 实例

因此,我们就可以编写自定义的元类,执行额外的操作或者注入代码,来改变类的生成过程。这在某些场景下很有用,主要是比如有些情况下使用元编程更简单,另一些情况只有元编程才能解决问题。

创建自定义元类

创建自定义元类,有两种方法。第一种是继承 type 元类,并且覆写两个方法:

  1. new()

它在 init() 之前调用,生成类实例并返回。我们可以覆盖此方法来控制对象的创建过程。

  1. init()

这个不多解释,相信你都明白。

如下是个例子:

class MultiBases(type):
    def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
        if len(bases)>1:
            raise TypeError("Inherited multiple base classes!!!")

        return super().__new__(cls, clsname, bases, clsdict)


class Base(metaclass=MultiBases):
    pass


class A(Base):
    pass


class B(Base):
    pass


class C(A, B):
    pass

执行结果是:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <module>
File "<stdin>", line 8, in **new**
TypeError: Inherited multiple base classes!!!

第二种方法是直接使用 type() 函数创建类。这个方法如果只用一个参数调用,它会返回该参数的类型,前文已经描述过。但是使用三个参数调用时,它会创建一个类。这三个参数如下:

  1. 类名称;
  2. 继承的父类的元组。你没看错,是元组,别忘了 Python 可以多继承;
  3. 一个字典。定义类属性和方法;

以下是示例:

def test_method(self):
    print("This is Test class method!")


class Base:

    def myfun(self):
        print("This is inherited method!")


Test = type('Test', (Base, ), dict(x="atul", my_method=test_method))
print("Type of Test class: ", type(Test))

test_obj = Test()
print("Type of test_obj: ", type(test_obj))

test_obj.myfun()
test_obj.my_method()

print(test_obj.x)

执行结果是:

Type of Test class: <class 'type'>
Type of test_obj: <class '**main**.Test'>
This is inherited method!
This is Test class method!
atul

使用元类解决问题

了解了元类的创建方法后,可以来解决一些实际问题了。例如,如果我们想在每次调用类方法时,都先输出一下它的全限定名,该怎么办呢?

最常用的方法是使用 decorator,象这样:

from functools import wraps


def debug(func):

    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Full name of this method:", func.__qualname__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper


def debugmethods(cls):
    for key, val in vars(cls).items():
        if callable(val):
            setattr(cls, key, debug(val))
    return cls


@debugmethods
class Calc:

    def add(self, x, y):
        return x+y

    def mul(self, x, y):
        return x\*y

    def div(self, x, y):
        return x/y


mycal = Calc()
print(mycal.add(2, 3))
print(mycal.mul(5, 2))

执行结果是:

Full name of this method: Calc.add
5
Full name of this method: Calc.mul
10

这个方案很漂亮。但是,如果变更一下需求,例如我们希望 Calc 的所有子类的方法执行时,都先输出一下它的全限定名,该怎么办呢?

在每一个子类上加上 @debugmethods 是一种方案,但是有点啰嗦,是不是?

该基于元类的解决方案出场了,以下是个例子:

from functools import wraps


def debug(func):

    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Full name of this method:", func.__qualname__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper


def debugmethods(cls):

    for key, val in vars(cls).items():
        if callable(val):
            setattr(cls, key, debug(val))
    return cls


class debugMeta(type):

    def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
        obj = super().__new__(cls, clsname, bases, clsdict)
        obj = debugmethods(obj)
        return obj


class Base(metaclass=debugMeta):
    pass


class Calc(Base):

    def add(self, x, y):
        return x+y


class Calc_adv(Calc):

    def mul(self, x, y):
        return x\*y


mycal = Calc_adv()
print(mycal.mul(2, 3))

执行结果是:

Full name of this method: Calc_adv.mul
6

何时使用元类

该说的基本说完了,剩下最好一件事。元编程算是 Python 的一个魔法,多数时候我们其实用不到。但是什么时候需要呢?大概有三种情况:

  • 如果我们想要一个特性,沿着继承层次结构向下传递,可以用;
  • 如果我们想在类创建后,能动态修改,可以用;
  • 如果我们是在开发类库或者 API,可能会用到;
作者:袁首京

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