Python元编程技术剖析：不仅是元类

“老大，程序员要创建一个对象怎么办？”我向 Python 解释器发送了预警。上班后第一次遇到这种情况，心里有些紧张。 班上的人：
def say Hello(我,名字):
print("hello,"+name)p = Person()

p.sayHello("andy")

什么，我来告诉你怎么做。首先找到元类（元类），用元类创建Class，最后用Class对象创建实例。”老大一边说着，一边给我画了一张图：

“不行！我刚才说Java会发疯。我想这里也没什么不同。类（例如Person）是由内存中的对象表示的。我明白了。毕竟，我们世界中的一切都是对象，但到底是什么？这是元类吗？”

“是的，类是一个对象，通过调用该类对象的 __new__ 方法可以实例化该类的实例。那么问题来了，类对象从哪里来？新的类对象是如何实现的？ ？”老大没有回答，而是反问道。

“这不是程序员这个优雅的人写的……”我不确定。

“程序员写的只是代码，只是文本。我们在执行过程中需要使用Metaclass来创建这个Person类对象。”

“但我什至没有看到 Person 的元类。？！它在哪里？”

“那是因为你没有找到，如果Person类中没有，就在它的父类中查找，如果没有，就继续在父类的父类中查找。如果可以的话，如果可以的话在任何父类中都没有找到Metaclass，去模块中找到它。如果还找不到，就使用默认的Metaclass，即type。”

我按照老大的要求我搜索了这个元类，但找不到它，所以我不得不使用默认类型。

但我记得这个类型不是一个类，而是一个函数，可以用来检查变量的类型：

>>> type(1)
<class 'int'>
>>> type("aaa")
<class 'str'>
>>>

老大说：“这个类型还有另一个用处。它可以创建其他类对象。创建 When 后，需要三个参数：“

1.要创建的类对象的名称，例如“Person”

2。要创建的类的对象的父类，如(object,)

3。包含属性的字典，即类的属性和方法。例如{"sayHello": sayHello}

例如下面的代码也创建了一个Person类的对象，它和程序员写的Person类...的效果是一样的。

def sayHello(self,name):
    print("hello,"+name)

#通过type来创建一个类对象，名称为Person，这个类对象有一个方法sayHello
Person = type("Person",(),{"sayHello":sayHello})

#通过类对象来创建实例
p = Person()

p.sayHello("andy")  # hello andy 

（友情提示：可以左右滑动）

嘿，这是个好主意。您可以在 运行时动态创建新类 ！虽然Neighbor Java可以做到这一点，但是你必须使用ASM之类的工具来直接操作字节码，这太麻烦了。我的Python高手直接通过简单明了的Python代码就可以做到！

这就是动态脚本语言的优点之一！

以前听说过元编程，现在应该是元编程吧？但是这个元类有什么用呢？为什么程序员不直接将代码写为 Person 类......在代码中？如此直观。

老大说：“有些程序员定制了元类，这些定制的元类主要做以下事情：”

1。创建拦截类

2。阅读班级信息，即可编辑

3。返回一个新类。

创建听力课程？为什么会有这样“变态”的要求呢？

我很想看看自己的元类，看看它到底有多“变态”。

没过多久，机会来了，又到了创作物品的时候了。 GFrom Django.db 导入类 Employee Models (Models.model):
name = Models.Charfield (MAXLENGTH = 50) Age = Models.Integerfield ()
#全集♻ #❙♻♻♻♻ did没有看到我是 Employee 中的元类，所以我去父模型类中寻找它。运气好，立刻找到了一个叫ModelBase的元类：类模型（metaclass=ModelBase）：
#其他代码省略

赶紧看ModelBase代码。不幸的是，这有点复杂，让我头晕。

老大说：“不用花时间，你的前任的前任曾经研究过它，实现ORM ！”

“ORM？”

“这是关于对象和关系的。数据库映射。想想如果你想将 程序员 创建的 Python 对象存储在数据库中，你会做什么？”老大问道。

“这不容易啊，程序员可以写SQL代码，将values(?,?)插入到employee(name,age)中，其中包含Employee对象的name和age值，对吧？”

“那个会有点笨拙。再想一想，你能让程序员的工作变得更轻松，不再要求他们编写这些烦人的、容易出错的 SQL 代码吗？你能允许框架这样做吗？”老大写了两行代码。 employee = Employee(name="andy",age=20)
employee.save()

"看，程序员只需要创建一个对象，调用save方法，就会创建SQL语句并保存到数据库中。”

（注意：此处跳过数据库连接管理）

“ModelBase 元类是否在幕后进行任何‘伪造’操作？”我似乎明白了一些。

”对了，你看到这些员工类的属性了吗？是名字，年龄……程序员写的其实是ModelBase，亲爱的Metaclass，这些是数据库列名是name，类型是char(50)，列name是age，是一个整数。”

“这个MetaClass，是的，ModelBase会读取这些列名和类型，并记录下来，以后更新、删除等SQL命令。不会吧？”

就是原来如此！看来ModelBase在创建Employee类对象时，“偷偷”加载了Employee类的定义信息，从而可以在幕后实现ORM！

我按照老大的指示，调用了ModelBase的__new__方法创建Employee类对象。

接下来调用Employee类对象的__new__方法创建一个Employee实例对象。employee=employee(name="andy",age=20)
employee。 save()

当程序员调用employee.save()时，正如老大所说，奇迹发生了，SQL语句被创建并发送到数据库执行。

我感叹，“Python的元编程真好，可以动态地动态修改类，比隔壁的Java好太多了！”

“Python中的元编程技术不仅仅是Metaclass。还有很多，慢慢学吧！”