元类是制造类的工厂,不过不是函数(如示例 21-2 中的 record_factory),而是类。图 21-1 使用机器和小怪兽图示法描述元类,可以看出,元类是生产机器的机器。

图 21-1:元类是用于构建类的类
根据 Python 对象模型,类是对象,因此类肯定是另外某个类的实例。默认情况下,Python 中的类是 type 类的实例。也就是说,type 是大多数内置的类和用户定义的类的元类:
>>> 'spam'.__class__ <class 'str'> >>> str.__class__ <class 'type'> >>> from bulkfood_v6 import LineItem >>> LineItem.__class__ <class 'type'> >>> type.__class__ <class 'type'>
为了避免无限回溯,type 是其自身的实例,如最后一行所示。
注意,我没有说 str 或 LineItem 继承自 type。我的意思是,str 和 LineItem 是 type 的实例。这两个类是 object 的子类。图 21-2 可能有助于你理清这个奇怪的现象。

图 21-2:两个示意图都是正确的。左边的示意图强调 str、type 和 LineItem 是 object 的子类。右边的示意图则清楚地表明 str、object 和 LineItem 是 type 的实例,因为它们都是类
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object类和type类之间的关系很独特:object是type的实例,而type是object的子类。这种关系很“神奇”,无法使用 Python 代码表述,因为定义其中一个之前另一个必须存在。type是自身的实例这一点也很神奇。
除了 type,标准库中还有一些别的元类,例如 ABCMeta 和 Enum。如下述代码片段所示,collections.Iterable 所属的类是 abc.ABCMeta。Iterable 是抽象类,而 ABCMeta 不是——不管怎样,Iterable 是 ABCMeta 的实例:
>>> import collections >>> collections.Iterable.__class__ <class 'abc.ABCMeta'> >>> import abc >>> abc.ABCMeta.__class__ <class 'type'> >>> abc.ABCMeta.__mro__ (<class 'abc.ABCMeta'>, <class 'type'>, <class 'object'>)
向上追溯,ABCMeta 最终所属的类也是 type。所有类都直接或间接地是 type 的实例,不过只有元类同时也是 type 的子类。若想理解元类,一定要知道这种关系:元类(如 ABCMeta)从 type 类继承了构建类的能力。图 21-3 对这种至关重要的关系做了图解。

图 21-3:Iterable 是 object 的子类,是 ABCMeta 的实例。object 和 ABCMeta 都是 type 的实例,但是这里的重要关系是,ABCMeta 还是 type 的子类,因为 ABCMeta 是元类。示意图中只有 Iterable 是抽象类
我们要抓住的重点是,所有类都是 type 的实例,但是元类还是 type 的子类,因此可以作为制造类的工厂。具体来说,元类可以通过实现 __init__ 方法定制实例。元类的 __init__ 方法可以做到类装饰器能做的任何事情,但是作用更大,如接下来的练习所示。
我们对 21.3 节的练习做些改动,evalsupport.py 模块与示例 21-7 一样,不过现在主脚本变成 evaltime_meta.py 了,如示例 21-10 所示。
示例 21-10 evaltime_meta.py:
ClassFive是MetaAleph元类的实例
from evalsupport import deco_alpha
from evalsupport import MetaAleph
print('<[1]> evaltime_meta module start')
@deco_alpha
class ClassThree():
print('<[2]> ClassThree body')
def method_y(self):
print('<[3]> ClassThree.method_y')
class ClassFour(ClassThree):
print('<[4]> ClassFour body')
def method_y(self):
print('<[5]> ClassFour.method_y')
class ClassFive(metaclass=MetaAleph):
print('<[6]> ClassFive body')
def __init__(self):
print('<[7]> ClassFive.__init__')
def method_z(self):
print('<[8]> ClassFive.method_z')
class ClassSix(ClassFive):
print('<[9]> ClassSix body')
def method_z(self):
print('<[10]> ClassSix.method_z')
if __name__ == '__main__':
print('<[11]> ClassThree tests', 30 * '.')
three = ClassThree()
three.method_y()
print('<[12]> ClassFour tests', 30 * '.')
four = ClassFour()
four.method_y()
print('<[13]> ClassFive tests', 30 * '.')
five = ClassFive()
five.method_z()
print('<[14]> ClassSix tests', 30 * '.')
six = ClassSix()
six.method_z()
print('<[15]> evaltime_meta module end')
同样,请拿出纸和笔,按顺序写出下述两个场景中输出的序号标记 <[N]>。
场景 3
在 Python 控制台中以交互的方式导入 evaltime_meta.py 模块。
场景 4
在命令行中运行 evaltime_meta.py 模块。
解答和分析如下。
场景3的解答
在 Python 控制台中导入 evaltime_meta.py 模块后得到的输出如示例 21-11 所示。
示例 21-11 场景 3:在 Python 控制台中导入
evaltime_meta模块
>>> import evaltime_meta <[100]> evalsupport module start <[400]> MetaAleph body <[700]> evalsupport module end <[1]> evaltime_meta module start <[2]> ClassThree body <[200]> deco_alpha <[4]> ClassFour body <[6]> ClassFive body <[500]> MetaAleph.__init__ ➊ <[9]> ClassSix body <[500]> MetaAleph.__init__ ➋ <[15]> evaltime_meta module end
➊ 与场景 1 的关键区别是,创建 ClassFive 时调用了 MetaAleph.__init__ 方法。
➋ 创建 ClassFive 的子类 ClassSix 时也调用了 MetaAleph.__init__ 方法。
Python 解释器计算 ClassFive 类的定义体时没有调用 type 构建具体的类定义体,而是调用 MetaAleph 类。看一下示例 21-12 中定义的 MetaAleph 类,你会发现 __init__ 方法有四个参数。
self
这是要初始化的类对象(例如 ClassFive)。
name、bases、dic
与构建类时传给 type 的参数一样。
示例 21-12 evalsupport.py:定义
MetaAleph元类,摘自示例 21-7
class MetaAleph(type):
print('<[400]> MetaAleph body')
def __init__(cls, name, bases, dic):
print('<[500]> MetaAleph.__init__')
def inner_2(self):
print('<[600]> MetaAleph.__init__:inner_2')
cls.method_z = inner_2
编写元类时,通常会把
self参数改成cls。例如,在上述元类的__init__方法中,把第一个参数命名为cls能清楚地表明要构建的实例是类。
__init__ 方法的定义体中定义了 inner_2 函数,然后将其绑定给 cls.method_z。MetaAleph.__init__ 方法签名中的 cls 指代要创建的类(例如 ClassFive)。而 inner_2 函数签名中的 self 最终是指代我们在创建的类的实例(例如 ClassFive 类的实例)。
场景4的解答
在命令行中运行 python3 evaltime_meta.py 命令后得到的输出如示例 21-13 所示。
示例 21-13 场景 4:在 shell 中运行 evaltime_meta.py
$ python3 evaltime.py
<[100]> evalsupport module start
<[400]> MetaAleph body
<[700]> evalsupport module end
<[1]> evaltime_meta module start
<[2]> ClassThree body
<[200]> deco_alpha
<[4]> ClassFour body
<[6]> ClassFive body
<[500]> MetaAleph.__init__
<[9]> ClassSix body
<[500]> MetaAleph.__init__
<[11]> ClassThree tests ..............................
<[300]> deco_alpha:inner_1 ➊
<[12]> ClassFour tests ..............................
<[5]> ClassFour.method_y ➋
<[13]> ClassFive tests ..............................
<[7]> ClassFive.__init__
<[600]> MetaAleph.__init__:inner_2 ➌
<[14]> ClassSix tests ..............................
<[7]> ClassFive.__init__
<[600]> MetaAleph.__init__:inner_2 ➍
<[15]> evaltime_meta module end
❶ 装饰器依附到 ClassThree 类上之后,method_y 方法被替换成 inner_1 方法……
❷ 虽然 ClassFour 是 ClassThree 的子类,但是没有依附装饰器的 ClassFour 类却不受影响。
❸ MetaAleph 类的 __init__ 方法把 ClassFive.method_z 方法替换成 inner_2 函数。
❹ ClassFive 的子类 ClassSix 也是一样,method_z 方法被替换成 inner_2 函数。
注意,ClassSix 类没有直接引用 MetaAleph 类,但是却受到了影响,因为它是 ClassFive 的子类,进而也是 MetaAleph 类的实例,所以由 MetaAleph.__init__ 方法初始化。
如果想进一步定制类,可以在元类中实现
__new__方法。不过,通常情况下实现__init__方法就够了。
现在,我们可以实践这些理论了。我们将创建一个元类,让描述符以最佳的方式自动创建储存属性的名称。