Python黑魔法之metaclass详情 Python黑魔法之metaclass详情

一、什么是 metaclass
二、metaclass 能解决什么问题？
三、通过一个实例来理解 metaclass
四、Python 底层语言设计层面是如何实现 metaclass 的？

1、所有的 Python 的用户定义类，都是 type 这个类的实例。
2、用户自定义类，只不过是 type 类的 __call__ 运算符重载
3、，“超越变形”正常的类

四、使用 metaclass 的风险

关于Python 黑魔法 metaclass 的两种极端观点：

这种特性太牛逼了，是无所不能的阿拉丁神灯，必须找机会用上才能显示自己的 Python 实力。
这个特性太危险，会蛊惑人心去滥用，一旦打开就会释放恶魔，让代码难以维护。

今天我们就来看看，metaclass 到底是阿拉丁神灯，还是潘多拉魔盒。

一、什么是 metaclass

很多书都会翻译成元类，仅从字面理解， meta 的确是元，本源，翻译没毛病。但理解时，应该把元理解为描述数据的超越数据，事实上，metaclass 的 meta 起源于希腊词汇 meta，包含两种意思：

“Beyond”，例如技术词汇 metadata，意思是描述数据的超越数据。

“Change”，例如技术词汇 metamorphosis，意思是改变的形态。

因此可以理解为 metaclass 为描述类的超类，同时可以改变子类的形态。你可能会问了，这和元数据的定义差不多么，这种特性在编程中有什么用？
用处非常大。在没有 metaclass 的情况下，子类继承父类，父类是无法对子类执行操作的，但有了 metaclass，就可以对子类进行操作，就像装饰器那样可以动态定制和修改被装饰的类，metaclass 可以动态的定制或修改继承它的子类。

二、metaclass 能解决什么问题？

你已经知道了 metaclass 可以像装饰器那样定制和修改继承它的子类，这里就说下它能解决什么实际问题。比方说，在一个智能语音助手的大型项目中，我们有 1 万个语音对话场景，每一个场景都是不同团队开发的。作为智能语音助手的核心团队成员，你不可能去了解每个子场景的实现细节。
在动态配置实验不同场景时，经常是今天要实验场景 A 和 B 的配置，明天实验 B 和 C 的配置，光配置文件就有几万行量级，工作量不可谓不小。而应用这样的动态配置理念，我就可以让引擎根据我的文本配置文件，动态加载所需要的 Python 类。
如果你还不是很清楚，那么 YAML 你应该知道，它是一个家喻户晓的 Python 工具，可以方便地序列化和反序列化数据，YAMLObject 可以让它的任意子类支持序列化和反序列化（serialization & deserialization）。
序列化和反序列化：

序列化：当程序运行时，所有的变量或者对象都是存储到内存中的，一旦程序调用完成，这些变量或者对象所占有的内存都会被回收。而为了实现变量和对象持久化的存储到磁盘中或在网络上进行传输，我们需要将变量或者对象转化为二进制流的方式。而将其转化为二进制流的过程就是序列化。

反序列化：而反序列化就是说程序运行的时候不能从磁盘中进行读取，需要将序列化的对象或者变量从磁盘中转移到内存中，同时也会将二进制流转换为原来的数据格式。我们把这一过程叫做反序列化。

现在你有 1 万个不同格式的 YAML 配置文件，本来你需要写 1 万个类来加载这些配置文件，有了 metaclass，你只需要实现一个 metaclass 超类，然后再实现一个子类继承这个 metaclass，就可以根据不同的配置文件自动拉取不同的类，这极大地提高了效率。

三、通过一个实例来理解 metaclass 请手动在 ipython 中搞代码，看看每一步都输出了什么，这样可以彻底的理解类的创建和实例化步骤。

In[15]: class Mymeta(type):...:def __init__(self, name, bases, dic):...:super().__init__(name, bases, dic)...:print('===>Mymeta.__init__')...:print(self.__name__)...:print(dic)...:print(self.yaml_tag)...: ...:def __new__(cls, *args, **kwargs):...:print('===>Mymeta.__new__')...:print(cls.__name__)...:return type.__new__(cls, *args, **kwargs)...: ...:def __call__(cls, *args, **kwargs):...:print('===>Mymeta.__call__')...:obj = cls.__new__(cls)...:cls.__init__(cls, *args, **kwargs)...:return obj...: In[16]: In[16]: In[16]: class Foo(metaclass=Mymeta):...:yaml_tag = '!Foo'...: ...:def __init__(self, name):...:print('Foo.__init__')...:self.name = name...: ...:def __new__(cls, *args, **kwargs):...:print('Foo.__new__')...:return object.__new__(cls)...:===>Mymeta.__new__Mymeta===>Mymeta.__init__Foo{'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Foo', 'yaml_tag': '!Foo', '__init__': , '__new__': }!FooIn[17]: foo = Foo('foo')===>Mymeta.__call__Foo.__new__Foo.__init__In[18]:

从上面的运行结果可以发现在定义 class Foo() 定义时，会依次调用 MyMeta 的 __new__ 和 __init__ 方法构建 Foo 类，然后在调用 foo = Foo() 创建类的实例对象时，才会调用 MyMeta 的 __call__ 方法来调用 Foo 类的 __new__ 和 __init__ 方法。
把上面的例子运行完之后就会明白很多了，正常情况下我们在父类中是不能对子类的属性进行操作，但是元类可以。换种方式理解：元类、装饰器、类装饰器都可以归为元编程。

四、Python 底层语言设计层面是如何实现 metaclass 的？要理解 metaclass 的底层原理，你需要深入理解 Python 类型模型。下面，将分三点来说明。

1、所有的 Python 的用户定义类，都是 type 这个类的实例。
可能会让你惊讶，事实上，类本身不过是一个名为 type 类的实例。在 Python 的类型世界里，type 这个类就是造物的上帝。这可以在代码中验证：

In [2]: # Python 3和Python 2类似...: class MyClass:...:pass...:...: instance = MyClass()...:in [3]: type(instance)...:Out[2]: __main__.MyClassIn [4]: type(MyClass)...:Out[4]: typeIn [5]:

你可以看到，instance 是 MyClass 的实例，而 MyClass 不过是“上帝” type 的实例。

2、用户自定义类，只不过是 type 类的 __call__ 运算符重载
当我们定义一个类的语句结束时，真正发生的情况，是 Python 调用 type 的 __call__ 运算符。简单来说，当你定义一个类时，写成下面这样时：

class MyClass:data = https://www.it610.com/article/1

Python 真正执行的是下面这段代码：

class = type(classname, superclasses, attributedict)

这里等号右边的 type(classname, superclasses, attributedict)，就是 type 的 __call__ 运算符重载，它会进一步调用：

type.__new__(typeclass, classname, superclasses, attributedict)type.__init__(class, classname, superclasses, attributedict)

当然，这一切都可以通过代码验证，比如

In [5]: class MyClass:...:data = https://www.it610.com/article/1...:...: instance = MyClass()...:In [6]: MyClass, instance...:Out[6]: (__main__.MyClass, <__main__.MyClass at 0x4ef5188>)In [7]: instance.data...:Out[7]: 1In [8]: MyClass = type('MyClass', (), {'data': 1})...: instance = MyClass()...:In [9]: MyClass, instance...:Out[9]: (__main__.MyClass, <__main__.MyClass at 0x4f40748>)In [10]: instance.data...:Out[10]: 1In [11]:

由此可见，正常的 MyClass 定义，和你手工去调用 type 运算符的结果是完全一样的。

3、，“超越变形”正常的类
metaclass 是 type 的子类，通过替换 type 的 __call__ 运算符重载机制，“超越变形”正常的类
其实，理解了以上几点，我们就会明白，正是 Python 的类创建机制，给了 metaclass 大展身手的机会。
一旦你把一个类型 MyClass 的 metaclass 设置成 MyMeta，MyClass 就不再由原生的 type 创建，而是会调用 MyMeta 的 __call__ 运算符重载。

class = type(classname, superclasses, attributedict) # 变为了class = MyMeta(classname, superclasses, attributedict)

四、使用 metaclass 的风险

不过，凡事有利必有弊，尤其是 metaclass 这样“逆天”的存在。正如你所看到的那样，metaclass 会"扭曲变形"正常的 Python 类型模型。所以，如果使用不慎，对于整个代码库造成的风险是不可估量的。
换句话说，metaclass 仅仅是给小部分 Python 开发者，在开发框架层面的 Python 库时使用的。而在应用层，metaclass 往往不是很好的选择。

总结：
本文从 Python 类创建的过程，帮助你理解 metaclass 的作用。
metaclass 是黑魔法，使用得当就是天堂，反之就是地狱。
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