深入浅出Python元编程
The following article is from 码农翻身 Author 码农翻身刘欣
这是恋习Python推荐的第8篇好文
作者|刘欣
来源|码农翻身
隔壁的Java 世界为了创建一个对象搞得鸡飞狗跳,这边的Python解释器倒是乐得清闲。
(参见:《当创建对象时......》)
我作为他的第n任助手正式上岗。
“老大,有程序员要创建对象,怎么办?”我向Python解释器发出了预警,上岗后头一次遇到这种情况,我有点紧张。
class Person:
def sayHello(self,name):
print("hello,"+name)
p = Person()
p.sayHello("andy")
“怕啥,我告诉你怎么做啊,首先找到Metaclass(元类),用元类来创建Class, 最后用Class对象来创建实例。” 老大说着还给我画了个图:
“不是吧!刚才还说人家Java鸡飞狗跳,我看我们这儿也丝毫不差,一个Class(如Person)在内存中用个对象来表示我理解,毕竟在我们的世界中,一切都是对象嘛, 但是这Metaclass(元类)是什么鬼?”
“是啊,类是一个对象,调用这个类对象的__new__方法就可以创建出这个类的实例。那么问题来了, 类对象是怎么来的?怎么把这个类对象给new 出来?” 老大没有回答,只是反问。
“不是程序员写的吗, class Person.....” 我有点底气不足。
“程序员写的只是代码,都是文本而已,我们在执行的过程中需要用Metaclass 把这个Person类对象给创建起来的。”
“可是我也没有看到Person类的Metaclass啊?! 他到底在哪儿?”
“那是你没有找到, Person类中没有,就去它的父类中去找,如果也没有,就继续向父类的父类去找,如果在任何父类中都找不到Metaclass,就去模块中去找,如果还是找不到,就用缺省的Metaclass,即type。”
我按照老大的要求,去找这个Metaclass,没有找到,只好用缺省的type了。
可是我记得这个type不是个类,是个函数啊,可以用来查看一个变量的类型:
>>> type(1)
<class 'int'>
>>> type("aaa")
<class 'str'>
>>>
老大说:“这个type啊,还有另外一个用法,可以创建其他类对象,在创建的时候,需要三个参数:”
1. 要创建的类对象的名称,例如"Person"
2. 要创建的类对象的父类,例如(object,)
3. 包含属性的字典,即类的属性和方法。例如{"sayHello": sayHello}
比如,下面这段代码也创建了一个类对象Person,和程序员写的class Person... 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:可左右滑动)
嘿,这个办法不错啊,可以在运行时、动态地创建一个全新的类出来!隔壁的Java虽然也能做到,但是得利用ASM之类工具去直接操作字节码,太麻烦了,我大Python直接通过普普通通、简简单单的Python代码就搞定了!
这就是动态脚本语言的一个优势吧!
之前听说过元编程,现在应该就是元编程了吧?但是这个Metaclass到底有什么用处呢? 程序员为什么不直接在代码中写class Person..... 这样的代码? 这样多直观啊。
老大说:“有些程序员会自定义Metaclass,这些自定义的Metaclass 主要做这些事情:”
1. 拦截类的创建
2. 读取类的信息,可能做修改
3. 返回新的类。
拦截类的创建? 为什么有这样“变态”的需求?
我真想看看一个自定义的Metaclass,看看它到底是怎么“变态”的。
没多久,机会来了,又要创建对象了。
from django.db import models
class Employee(models.Model):
name = models.CharField(maxlength = 50)
age = models.IntegerField()
#其他代码略#
在Employee中没有看到Metaclass, 我就去父类Model中去寻找,运气不错,一下子就找到了metaclass ,叫做ModelBase:
class Model(metaclass=ModelBase):
#其他代码略
赶紧去看ModelBase的代码,唉,实在是有点复杂了,让我看得头晕。
老大说:“你不用花费时间了,你的前任的前任曾经研究过它,是为了实现ORM !”
“ORM?”
“就是对象和关系数据库的映射。你想想,程序员创建的Python对象想要保存到数据库中,该怎么办?“ 老大问道。
”那还不简单,程序员可以写SQL代码啊,insert into employee(name,age) values(?,?),其中包含那个Employee对象的name ,age的值不就行了?“
”那样就有点笨拙了,你再想想,能不能简化程序员的工作,别让他们去写这些烦人的、容易出错的SQL代码?能不能让框架来做这件事?“ 老大写了两行代码。
employee = Employee(name="andy",age=20)
employee.save()
“看看,程序员只要把对象创建出来,调用下save方法就行了,SQL语句就会形成,保存到数据库中。”
(注:这里略过了数据库连接的管理)
“难道ModelBase这个元类在后面做‘手脚'?”我似乎有点理解了。
”没错,你看到这些Employee类的属性没有? 就是程序员写的那些name, age...... 程序员这么写,其实就是在告诉ModelBase,尊敬的Metaclass 啊, 这些都是数据库的列啊,列名是 name, 类型是char(50) , 还有个列名是age,是个整数。”
“那个MetaClass ,对,就是ModelBase会读取这些列名、类型,并且记录下来。 有了列名的信息,将来就可以形成insert, update,delete等SQL语句了。对不对?”
原来如此!看来ModelBase在创建Employee类对象的时候,“偷偷地”读取了Employee类的定义信息,这样才能在背后实现ORM!
我按照老大的指示,调用ModelBase的__new__方法,创建了Employee类对象。
接下来又调用Employee类对象的__new__方法,创建了Employee实例对象。
employee = Employee(name="andy",age=20)
employee.save()
当程序员调用employee.save()方法的时候,正如老大所说,神奇的魔法发生了,一条sql语句形成,并且发送给了数据库去执行。
我感慨到:“这Python的元编程还是真是不错啊,能在运行时动态地修改类,比隔壁的Java强多了!”
“Python元编程的技术不仅仅是Metaclass,还多着呢,你慢慢学吧!”
怕你错过
点击图片即可跳转文章