在某些应用中，可能需要知道类的属性定义的顺序。例如，对读写 CSV 文件的库来说，用户定义的类可能想把类中按顺序声明的字段与 CSV 文件中各列的顺序对应起来。

如前所述，type 构造方法及元类的 __new__ 和 __init__ 方法都会收到要计算的类的定义体，形式是名称到属性的映像。然而在默认情况下，那个映射是字典；也就是说，元类或类装饰器获得映射时，属性在类定义体中的顺序已经丢失了。

这个问题的解决办法是，使用 Python 3 引入的特殊方法 __prepare__。这个特殊方法只在元类中有用，而且必须声明为类方法（即，要使用 @classmethod 装饰器定义）。解释器调用元类的 __new__ 方法之前会先调用 __prepare__ 方法，使用类定义体中的属性创建映射。__prepare__ 方法的第一个参数是元类，随后两个参数分别是要构建的类的名称和基类组成的元组，返回值必须是映射。元类构建新类时，__prepare__ 方法返回的映射会传给 __new__ 方法的最后一个参数，然后再传给 __init__ 方法。

理论听起来很复杂，但是我见过的 __prepare__ 方法都十分简单。请看示例 21-16。

示例 21-16　 model_v8.py：这一版 EntityMeta 元类用到了 __prepare__ 方法，而且为 Entity 类定义了 field_names 类方法

class EntityMeta(type):
    """元类，用于创建带有验证字段的业务实体"""

    @classmethod
    def __prepare__(cls, name, bases):
        return collections.OrderedDict()  ➊

    def __init__(cls, name, bases, attr_dict):
        super().__init__(name, bases, attr_dict)
        cls._field_names = []  ➋
        for key, attr in attr_dict.items():  ➌
            if isinstance(attr, Validated):
                type_name = type(attr).__name__
                attr.storage_name = '_{}#{}'.format(type_name, key)
                cls._field_names.append(key)  ➍


class Entity(metaclass=EntityMeta):
    """带有验证字段的业务实体"""

    @classmethod
    def field_names(cls):  ➎
        for name in cls._field_names:
            yield name

❶ 返回一个空的 OrderedDict 实例，类属性将存储在里面。

❷ 在要构建的类中创建一个 _field_names 属性。

❸ 这一行与前一版相比没有变化，不过这里的 attr_dict 是那个 OrderedDict 对象，由解释器在调用 __init__ 方法之前调用 __prepare__ 方法时获得。因此，这个 for 循环会按照添加属性的顺序迭代属性。

❹ 把找到的各个 Validated 字段添加到 _field_names 属性中。

❺ field_names 类方法的作用简单：按照添加字段的顺序产出字段的名称。

像示例 21-16 那样添加一些简单的代码之后，我们可以使用 field_names 类方法迭代任何 Entity 子类的 Validated 字段。示例 21-17 演示了这个新功能。

示例 21-17　bulkfood_v8.py：展示 field_names 用法的 doctest——无需修改 LineItem 类，field_names 方法继承自 model.Entity 类

>>> for name in LineItem.field_names():
...     print(name)
...
description
weight
price

对元类的介绍到此结束。在现实世界中，框架和库会使用元类协助程序员执行很多任务，例如：

下一节将概述 Python 数据模型为所有类定义的方法。