深刻理解Python中的元类(metaclass) - 文章 - 伯乐在线
& 深刻理解Python中的元类(metaclass)
译注：这是一篇在上很热的帖子。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。而e-satis同学本人在Stack Overflow中的声望积分也高达64271分。以下就是这篇精彩的回复（提示：非常长）
类也是对象
在理解元类之前，你需要先掌握Python中的类。Python中类的概念借鉴于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。在Python中这一点仍然成立：
&&& class ObjectCreator(object):
&&& my_object = ObjectCreator()
&&& print my_object
&__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c&
但是，Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的，没错，就是对象。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):
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，于是乎你可以对它做如下的操作：
你可以将它赋值给一个变量
你可以拷贝它
你可以为它增加属性
你可以将它作为函数参数进行传递
下面是示例：
&&& 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):
&&& echo(ObjectCreator)
# 你可以将类做为参数传给函数
&class '__main__.ObjectCreator'&
&&& print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
&&& ObjectCreator.new_attribute = 'foo' #
你可以为类增加属性
&&& print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
&&& print ObjectCreator.new_attribute
&&& ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量
&&& print ObjectCreatorMirror()
&__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c&
动态地创建类
因为类也是对象，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):
return Foo
# 返回的是类，不是类的实例
class Bar(object):
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 0x89c6d4c&
但这还不够动态，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关键字时，Python解释器自动创建这个对象。但就和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，就像这样：
&&& print type(1)
&type 'int'&
&&& print type(&1&)
&type 'str'&
&&& print type(ObjectCreator)
&type 'type'&
&&& print type(ObjectCreator())
&class '__main__.ObjectCreator'&
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。（我知道，根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在Python中是为了保持向后兼容性）
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）)
比如下面的代码：
&&& class MyShinyClass(object):
可以手动像这样创建：
&&& 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 0x8997cec&
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。类和变量是不同的，这里没有任何理由把事情弄的复杂。
type 接受一个字典来为类定义属性，因此
&&& class Foo(object):
bar = True
可以翻译为：
&&& Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用：
&&& print Foo
&class '__main__.Foo'&
&&& print Foo.bar
&&& f = Foo()
&&& print f
&__main__.Foo object at 0x8a9b84c&
&&& print f.bar
当然，你可以向这个类继承，所以，如下的代码：
&&& class FooChild(Foo):
就可以写成：
&&& FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})
&&& print FooChild
&class '__main__.FooChild'&
&&& print FooChild.bar
# bar属性是由Foo继承而来
最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。
&&& def echo_bar(self):
print self.bar
&&& FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
&&& hasattr(Foo, 'echo_bar')
&&& hasattr(FooChild, 'echo_bar')
&&& my_foo = FooChild()
&&& my_foo.echo_bar()
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，而这就是通过元类来实现的。
到底什么是元类（终于到主题了）
元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象，不是吗？但是我们已经学习到了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，你可以这样理解 为：
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()
你已经看到了type可以让你像这样做：
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。现在你想知道那为什么type会全部采用小写形式而不是Type呢？好吧，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 = 35
&&& 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，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？
&&& a.__class__.__class__
&type 'type'&
&&& 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”（不要和工厂类搞混了:D） 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。小心点，这里面有些技巧。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。把下面这段话反复读几次。当你写如下代码时 :
class Foo(Bar):
Python做了如下的操作：
Foo中有__metaclass__这个属性吗？如果是，Python会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类对象（我说的是类对象，请紧跟我的思路）。如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在Bar（父类）中寻找__metaclass__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__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。
现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？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或者子类化type的东东都可以。
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。假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，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万事大吉了。
幸运的是，__metaclass__实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类（我知道，某些名字里带有‘class’的东西并不需要是一个class，画画图理解下，这很有帮助）。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
# 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，将属性都转为大写形式'''
选择所有不以'__'开头的属性
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, uppercase_attr)
__metaclass__ = upper_attr
这会作用到这个模块中的所有类
class Foo(object):
# 我们也可以只在这里定义__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
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。
# 请记住，'type'实际上是一个类，就像'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之的方法
# 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，所以我们这里改写__new__
# 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
# 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
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)
但是，这种方式其实不是OOP。我们直接调用了type，而且我们没有改写父类的__new__方法。现在让我们这样去处理:
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。当然了，为了清晰起见，这里的名字我起的比较长。但是就像self一样，所有的参数都有它们的传统名称。因此，在真实的产品代码中一个元类应该是像这样的：
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，这会缓解继承（是的，你可以拥有元类，从元类继承，从type继承）
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)
就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的了。使用到元类的代码比较复杂，这背后的原因倒并不是因为元类本身，而是因为你通常会使用元类去做一些晦涩的事情，依赖于自省，控制继承等等。确实，用元类来搞些“黑暗魔法”是特别有用的，因而会搞出些复杂的东西来。但就元类本身而言，它们其实是很简单的：
拦截类的创建
返回修改之后的类
为什么要用metaclass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：
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。
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。
5） 哇哦，这东西的名字是metaclass，肯定非善类，我要小心！
究竟为什么要使用元类？
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：
= 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。这是有可能的，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。
首先，你知道了类其实是能够创建出类实例的对象。好吧，事实上，类本身也是实例，当然，它们是元类的实例。
&&&class Foo(object): pass
&&& id(Foo)
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：
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 :D
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& 2016 伯乐在线Python中类型关系和继承关系实例详解
作者：惟愿莲心不染尘
字体：[ ] 类型：转载 时间：
这篇文章主要介绍了Python中类型关系和继承关系,较为详细的分析了Python中类型关系和继承关系的原理与使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
本文详细介绍了Python中类型关系和继承关系。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
如果一个对象A持有另一个对象B的ID，那么检索到A之后就可以检索到B，我们就说存在一个A到B的导航。这种导航关系使得Python中所有对象之间形成了一个复杂的网络结构。
Python程序的运行包括：
1. 修改这个网络结构；
2. 执行有副作用的代码对象（code object或者说bytecode，见Python Language Reference 3.2）
（副作用是指影响Python虚拟机之外的设备，这些代码都是用C或者别的语言写的，Python写的代码只能完成第一步的功能。print语句除外。）
Python对象之间有两种导航关系：继承关系和类型关系，是Python中最基本的关系。类型关系说明一个对象是通过哪个对象创建的；继承关系说明对象之间的父子关系，这种父子关系在名字的解析过程中起到作用。这里我首先说New Style类之间的这两种关系，掌握了New Style类的关系后，再来说明Classic类就容易了。
首先需要说明一下的是内置模块中的type是什么。大家都知道type可以用来判断一个对象的类型，好像是一个函数。实际上在2.2中type是一个类，而且不是普通的类，是一个可以创建类的类，称为元类。你运行type(type)试一下，打印的是。type类是Python类型系统的核心。用type作为一个判断类型的函数使用是比较特殊的情况，或许是由历史原因造成的，用typeof或许更合适。
如何构造一个类型
你肯定知道是用class语句。但是实际上，在Python核心看来，只有一种方式，那就是调用type的构造函数（因为type是一个类型）。当运行：
class A(object):
def f(self): print 1
Python解析器就会执行如下代码所示功能：
def f(self): print 1
A=type('A', (object,), ) # 参数为（名字， 父类tuple，成员dict）
两者效果几乎是一样的，你可以试一下。
类型关系的确定除了使用type之外，还可以使用__class__属性。如：
class A(object): pass
a.__class__ # 'class __main__.A'
A.__class__ # 'type '
type.__class__ # 'type '
type.__class__.__class__ # 'type '
type.__class__ is type.__class.__class__ # True
继承关系只发生在类型之间，继承关系构成一个有向图。所有的类型都是从object继承来的。“所有的”当然也包括type。object的父类还是object。object作为一个类型对象也是有其类型的，这个类型就是type。所以object和type之间的关系就好比先有鸡还是先有蛋的问题了：type是从object继承的（继承关系）；object是由type生成的（类型关系）。通过issubclass或者__bases__属性来判断两个类之间的继承关系。
那么从type继承意味着什么呢？那意味着这个类的类型是type，同时父类也是type。但是这种做法在一般的编程中是没有什么意义的（却是meta programmming的核心）。因为一般都用class语句，而不是通过调用type的构造函数来创建类型对象。为了说明语法还是举个例子：
class mytype(type): pass
A=mytype('A', (object,), {}) #
A.__class__ # class '__main__.mytype'，元类为mytype
mytype.__class__ # 'type '
在用class定义一个类时，会间接调用type的构造函数。但是通过设置__metaclass__属性，可以不去调用type，而是调用type的子类。如：
class A(object):
__metaclass__ = mytype
A.__class__ # class '__main__.mytype' ，和上面的方式结果一样。
由此，Python对象的类型关系组成了一个树型结构，其中type处于树的根部，由type或者type的子类构造的类型，包括class定义的类（间接调用type），调用type、type的子类构造函数创建的类，int list等系统定义类型处于中间节点，叶节点为instance对象。type本身的类型是什么呢？还是type。这和根目录的父目录还是根目录是一样的。
Classic类不同于New Style类的地方就是当用class创建一个类时，不是间接调用type，而是间接调用types.ClassType，而types.ClassType是由type创建的。
class A: pass
type(A) # type 'classobj'，注意没有__class__属性。
type(A) is types.ClassType # True
types.ClassType.__class__ # 'type'
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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6.Python类与对象
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