. 1. 类是如何产生的
类是如何产生?这个问题肯定很傻。实则不然,很多人只知道使用继承的表面形式来创建一个类,却不知道其内部真正的创建是由type来创建的。
type?这不是判断对象类型的函数吗?
是的,type通常用法就是用来判断对象的类型。但除此之外,他最大的用途是用来动态创建类。当Python扫描到class的语法的时候,就会调用type函数进行类的创建。
. 2. 如何使用type创建类
首先,type()需要接收三个参数
来看个例子
1# 准备一个基类(父类) 2class BaseClass: 3 def talk(self): 4 print("i am people") 5 6# 准备一个方法 7def say(self): 8 print("hello") 910# 使用type来创建User类11User = type("User", (BaseClass, ), {"name":"user", "say":say})
. 3. 理解什么是元类
什么是类?可能谁都知道,类就是用来创建对象的「模板」。
那什么是元类呢?一句话通俗来说,元类就是创建类的「模板」。
为什么type能用来创建类?因为它本身是一个元类。使用元类创建类,那就合理了。
type是Python在背后用来创建所有类的元类,我们熟知的类的始祖 object
也是由type创建的。更有甚者,连type自己也是由type自己创建的,这就过份了。
1>>> type(type)2<class 'type'>3>>> type(object4<class 'type'>5>>> type(int)6<class 'type'>7>>> type(str)8<class 'type'>
如果要形象的来理解的话,就看下面这三行话。
1str:用来创建字符串对象的类。2int:是用来创建整数对象的类。3type:是用来创建类对象的类。
反过来看
1一个实例的类型,是类2一个类的类型,是元类3一个元类的类型,是type
来看下实例
1# Python3.7 2>>> class MetaPerson(type): 3... pass 4... 5>>> class Person(metaclass=MetaPerson): 6... pass 7... 8>>> Tom = Person() 9>>> print(type(Tom))10<class '__main__.Person'>11>>> print(type(Tom.__class__))12<class '__main__.MetaPerson'>13>>> print(type(Tom.__class__.__class__))14<class 'type'>
上面是一个简单的示例。
下面看一个稍微完整的
1# 注意要从type继承 2class BaseClass(type): 3 def __new__(cls, *args, **kwargs): 4 print("in BaseClass") 5 return super().__new__(cls, *args, **kwargs) 6 7class User(metaclass=BaseClass): 8 def __init__(self, name): 9 self.name = name1011user = User("wangbm")
. 4. 使用元类的意义
正常情况下,我们都不会使用到元类。但是这并不意味着,它不重要。假如某一天,我们需要写一个框架,很有可能就需要用到元类。
但是,为什么要用它呢?不要它会怎样?
经过我的总结,元类的作用过程如下
-
拦截类的创建
-
拦截下后,进行修改
-
修改完后,返回修改后的类
很明显,使用元类,是要对类进行定制修改。使用元类来动态生成元类的实例,而99%的开发人员是不需要动态修改类的,因为这应该是框架才需要考虑的事。
但是,这样说,你一定不会服气,到底元类用来干什么?其实元类的作用就是创建API
,一个最典型的应用是 Django ORM。
. 5. 元类实战:ORM
使用过Django ORM的人都知道,有了ORM,使得我们操作数据库,变得异常简单。
ORM的一个类(User),就对应数据库中的一张表。id,name,email,password 就是字段。
1class User(BaseModel):2 id = IntField('id')3 name = StrField('username')4 email = StrField('email')5 password = StrField('password')67 class Meta:8 db_table = "user"
如果我们要插入一条数据,我们只需这样做
1# 实例化成一条记录2u = User(id=20180424, name="xiaoming", 3 email="xiaoming@163.com", password="abc123")45# 保存这条记录6u.save()
通常用户层面,只需要懂应用,就像上面这样操作就可以了。
但是今天我并不是来教大家如何使用ORM,我们是用来探究ORM内部究竟是如何实现的。我们也可以自己写一个简易的ORM。
从上面的User
类中,我们看到StrField
和 IntField
,从字段意思上看,我们很容易看出这代表两个字段类型。字段名分别是id
, username
,email
,password
。
StrField
和IntField
在这里的用法,叫做 属性描述符
,如果对这个不了解的可以查看文章底部的参考文章,也是我写的。简单来说呢,属性描述符
可以实现对属性值的类型,范围等一切做约束,意思就是说变量id只能是int类型,变量name只能是str类型,否则将会抛出异常。
那如何实现这两个属性描述符
呢?请看代码。
1import numbers 2 3class Field: 4 pass 5 6class IntField(Field): 7 def __init__(self, name): 8 self.name = name 9 self._value = None1011 def __get__(self, instance, owner):12 return self._value1314 def __set__(self, instance, value):15 if not isinstance(value, numbers.Integral):16 raise ValueError("int value need")17 self._value = value1819class StrField(Field):20 def __init__(self, name):21 self.name = name22 self._value = None2324 def __get__(self, instance, owner):25 return self._value2627 def __set__(self, instance, value):28 if not isinstance(value, str):29 raise ValueError("string value need")30 self._value = value
我们看到User
类继承自BaseModel
,这个 BaseModel
里,定义了数据库操作的各种方法,譬如我们使用的save
函数,也可以放在这里面的。所以我们就可以来写一下这个 BaseModel
类
1class BaseModel(metaclass=ModelMetaClass): 2 def __init__(self, *args, **kw): 3 for k,v in kw.items(): 4 # 这里执行赋值操作,会进行数据描述符的__set__逻辑 5 setattr(self, k, v) 6 return super().__init__() 7 8 def save(self): 9 db_columns=[]10 db_values=[]11 for column, value in self.fields.items():12 db_columns.append('`'+str(column)+'`')13 _value=str(getattr(self, column))14 db_values.append('\''+_value+'\'')15 sql = "insert into `{table}` ({columns}) values({values})".format(16 table=self.db_table,17 columns=','.join(db_columns),18 values=','.join(db_values))19 # mysql_execute 函数可以自己写。调用驱动插入到数据库20 # 查看完整代码请点击文章底部查看原文21 mysql_execute(sql)
从BaseModel
类中,save函数里面有几个新变量,
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fields: 存放所有的字段属性
-
db_table:表名
注意:上面代码中class BaseModel(metaclass=ModelMetaClass)请替换成class BaseModel(object) 再阅读。这样更贴合思考顺序。
我们思考一下这个u
实例的创建过程:
type
-> object
-> BaseModel
-> User
-> u
这里会有几个问题。
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init的参数是User实例时传入的,所以传入的id是int类型,name是str类型。看起来没啥问题,若是这样,我上面的数据描述符就失效了,不能起约束作用。所以我们希望init接收到的id是IntField类型,name是StrField类型。
-
同时,我们希望这些字段属性,能够自动归类到fields变量中。因为,做为BaseModel,它可不是专门为User类服务的,它还要兼容各种各样的表。不同的表,表里有不同数量,不同属性的字段,这些都要能自动类别并归类整理到一起。这是一个ORM框架最基本的。
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我们希望对表名有两种选择,一个是User中若指定Meta信息,比如表名,就以此为表名,若未指定就以类名的小写 做为表名。虽然BaseModel可以直接取到User的db_table属性,但是如果在数据库业务逻辑中,加入这段复杂的逻辑,显然是很不优雅的。
上面这几个问题,其实都可以通过元类的__new__函数来完成。
元类的__new__和普通类的可不一样,元类的__new__,可以获取到上层类的一切属性和方法,包括类名,魔法方法。而普通类的__new__ 只能获取到实例化时外界传入的属性。
下面就来看看,如何用元类来解决这些问题呢?请看代码。
1class ModelMetaClass(type): 2 def __new__(cls, name, bases, attrs): 3 if name == "BaseModel": 4 # 第一次进入__new__是创建BaseModel类,name="BaseModel" 5 # 第二次进入__new__是创建User类及其实例,name="User" 6 return super().__new__(cls, name, bases, attrs) 7 8 # 根据属性类型,取出字段 9 fields = {k:v for k,v in attrs.items() if isinstance(v, Field)}1011 # 如果User中有指定Meta信息,比如表名,就以此为准12 # 如果没有指定,就默认以 类名的小写 做为表名,比如User类,表名就是user13 _meta = attrs.get("Meta", None)14 db_table = name.lower()15 if _meta is not None:16 table = getattr(_meta, "db_table", None)17 if table is not None:18 db_table = table1920 # 注意原来由User传递过来的各项参数attrs,最好原模原样的返回,21 # 如果不返回,有可能下面的数据描述符不起作用22 # 除此之外,我们可以往里面添加我们自定义的参数23 attrs["db_table"] = db_table24 attrs["fields"] = fields25 return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
至此,我们的简易ORM就已经成型。