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移除书签使用元类
type()
动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。
比方说我们要定义一个 Hello 的class，就写一个 hello.py 模块：
class Hello(object):
def hello(self, name='world'):
print('Hello, %s.' % name)
当Python解释器载入 hello 模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个 Hello 的class对象，测试如下：
>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<type 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>
type() 函数可以查看一个类型或变量的类型， Hello 是一个class，它的类型就是 type ，而 h 是一个实例，它的类型就是class Hello 。
我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用 type() 函数。
type() 函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过 type() 函数创建出 Hello 类，而无需通过 class Hello(object)… 的定义：
>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
… print('Hello, %s.' % name)
…
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<type 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'main.Hello'>
要创建一个class对象， type() 函数依次传入3个参数：
- class的名称；
- 继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
- class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数 fn 绑定到方法名 hello 上。
通过 type() 函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用 type() 函数创建出class。
正常情况下，我们都用 class Xxx… 来定义类，但是， type() 函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。
metaclass
除了使用 type() 动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。
metaclass，直译为元类，简单的解释就是：
当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。
但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。
连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。
所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。
metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。
我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个 add 方法：
定义 ListMetaclass ，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：
# metaclass是创建类，所以必须从type类型派生：
class ListMetaclass(type):
def new(cls, name, bases, attrs):
attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
return type.new(cls, name, bases, attrs)
class MyList(list):
metaclass = ListMetaclass # 指示使用ListMetaclass来定制类
当我们写下 metaclass = ListMetaclass 语句时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建 MyList 时，要通过 ListMetaclass.new() 来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。
new() 方法接收到的参数依次是：
当前准备创建的类的对象；
类的名字；
类继承的父类集合；
类的方法集合。
测试一下 MyList 是否可以调用 add() 方法：
>>> L = MyList()
>>> L.add(1)
>>> L
[1]
而普通的 list 没有 add() 方法：
>>> l = list()
>>> l.add(1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'
动态修改有什么意义？直接在 MyList 定义中写上 add() 方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。
但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。
ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。
要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。
让我们来尝试编写一个ORM框架。
编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个 User 类来操作对应的数据库表 User ，我们期待他写出这样的代码：
class User(Model):
# 定义类的属性到列的映射：
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')
# 创建一个实例：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()
其中，父类 Model 和属性类型 StringField 、 IntegerField 是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如 save() 全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。
现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。
首先来定义 Field 类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：
class Field(object):
def init(self, name, columntype):
self.name = name
self.columntype = columntype
def str(self):
return '<%s:%s>' % (self._class.__name, self.name)
在 Field 的基础上，进一步定义各种类型的 Field ，比如 StringField ， IntegerField 等等：
class StringField(Field):
def init(self, name):
super(StringField, self).init(name, 'varchar(100)')
class IntegerField(Field):
def init(self, name):
super(IntegerField, self).init(name, 'bigint')
下一步，就是编写最复杂的 ModelMetaclass 了：
class ModelMetaclass(type):
def new(cls, name, bases, attrs):
if name=='Model':
return type.new(cls, name, bases, attrs)
mappings = dict()
for k, v in attrs.iteritems():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s==>%s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.iterkeys():
attrs.pop(k)
attrs['table'] = name # 假设表名和类名一致
attrs['mappings'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
return type.new(cls, name, bases, attrs)
以及基类 Model ：
class Model(dict):
metaclass = ModelMetaclass
def init(self, kw):
super(Model, self).init(kw)
def getattr(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
def setattr(self, key, value):
self[key] = value
def save(self):
fields = []
params = []
args = []
for k, v in self.mappings.iteritems():
fields.append(v.name)
params.append('?')
args.append(getattr(self, k, None))
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.table, ','.join(fields), ','.join(params))
print('SQL: %s' % sql)
print('ARGS: %s' % str(args))
当用户定义一个 class User(Model) 时，Python解释器首先在当前类 User 的定义中查找 metaclass ，如果没有找到，就继续在父类 Model 中查找 metaclass ，找到了，就使用 Model 中定义的 metaclass 的 ModelMetaclass 来创建 User 类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。
在 ModelMetaclass 中，一共做了几件事情：
排除掉对 Model 类的修改；
在当前类（比如 User ）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个 mappings 的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误；
把表名保存到 table 中，这里简化为表名默认为类名。
在 Model 类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如 save() ， delete() ， find() ， update 等等。
我们实现了 save() 方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出 INSERT 语句。
编写代码试试：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()
输出如下：
Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,uid) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]
可以看到， save() 方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。
不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架，完整的代码从这里下载：
https://github.com/michaelliao/learn-python/blob/master/metaclass/simple_orm.py
最后解释一下类属性和实例属性。直接在class中定义的是类属性：
class Student(object):
name = 'Student'
实例属性必须通过实例来绑定，比如 self.name = 'xxx' 。来测试一下：
>>> # 创建实例s：
>>> s = Student()
>>> # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性：
>>> print(s.name)
Student
>>> # 这和调用Student.name是一样的：
>>> print(Student.name)
Student
>>> # 给实例绑定name属性：
>>> s.name = 'Michael'
>>> # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性：
>>> print(s.name)
Michael
>>> # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问：
>>> print(Student.name)
Student
>>> # 如果删除实例的name属性：
>>> del s.name
>>> # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了：
>>> print(s.name)
Student
因此，在编写程序的时候，千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字。
在我们编写的ORM中， ModelMetaclass 会删除掉User类的所有类属性，目的就是避免造成混淆。
