元类与面向切面编程

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元类

在 Python中,实例对象是由类生成的,而类本身也是可以被传递和自省的对象。那么类对象是用什么创建和生成的呢?答案是元类,元类就是一种知道如何创建和管理类的对象。

让我们回顾一个内置函数type(),type不仅可以返回对象的类型,而且可以使用类名称、基类元组、类主体定义的字典作为参数来创建一个新类对象:

>>> Foo = type('Foo',(object,),{'foo':lambda self:'foo'})>>> Foo<class '__main__.Foo'>>>> type(Foo)<type 'type'>

实际上,新型类的默认元类就是type,类可以用__metaclass__类变量显示的指定元类,上述代码功能与下述相同:

class Foo(): __metaclass__ = type def foo(self): return 'foo'

如果没有显式的指定元类,class语句会检查基类元组中的第一个基类的元类,比如新型类都是继承object类的,所以新型类与object类的元类相同,为type,继承object而不显式的指定元类:

class Foo(object): def foo(self): return 'foo'

如果没有指定基类,class语句会检查全局变量__metaclass__,如果没有找到__metaclass__值,Python会使用默认的元类。

在python 2中,默认的元类是types.ClassType,就是所谓的旧样式类。python2.2以后已不提倡使用,比如不指定元类并且不继承object基类:

class Foo(): def foo(self): return 'foo'
>>> import types>>> isinstance(Foo, types.ClassType)True

python 3以后,默认的元类皆为type了,显式定义元类的时候需要在基类元组中提供metaclass关键字,class Foo(metaclass=type)如此定义。

 使用元类的时候,一般会自定义一个继承自type的子类,并重新实现__init__()与__new__()方法:

class ExampleType(type): def __new__(cls, name, bases, dct): print 'create class %s'%name return type.__new__(cls, name, bases, dct) def __init__(cls, name, bases, dct): print 'Init class %s'%name type.__init__(cls, name, bases, dct)class Foo(object): __metaclass__ = ExampleType>>> create class FooInit class Foo>>> Foo<class '__main__.Foo'>

可见,使用class语句定义类后,元类就使用传递给元类的类名称、基类元组和类方法字典创建类。

因为元类创建的实例是类对象,所以__init__方法的第一个参数按惯例写为cls,其实与self功能相同。

面向切面编程

在运行时,动态地将代码切入到类的指定方法、指定位置上的编程称为面向切面的编程(AOP)。

简单地说,如果不同的类要实现相同的功能,可以将其中相同的代码提取到一个切片中,等到需要时再切入到对象中去。这些相同的代码片段称为切面,而切入到哪些类、哪些方法则叫切入点。

比如,要为每个类方法记录日志,在python中一个可行的方法是使用装饰器:

def trace(func): def callfunc(self, *args, **kwargs): debug_log = open('debug_log.txt', 'a') debug_log.write('Calling %s: %s ,%s/n'%(func.__name__, args, kwargs)) result = func(self, *args, **kwargs) debug_log.write('%s returned %s/n'%(func.__name__, result)) debug_log.close() return result return callfuncdef logcls(cls): for k, v in cls.__dict__.items(): if k.startswith('__'): continue if not callable(v): continue setattr(cls, k, trace(v)) return [email protected] Foo(object): num = 0 def spam(self): Foo.num += 1 return Foo.num

另外一个可行的方法就是使用元类了:

def trace(func): def callfunc(self, *args, **kwargs): debug_log = open('debug_log.txt', 'a') debug_log.write('Calling %s: %s ,%s/n'%(func.__name__, args, kwargs)) result = func(self, *args, **kwargs) debug_log.write('%s returned %s/n'%(func.__name__, result)) debug_log.close() return result return callfuncclass LogMeta(type): def __new__(cls, name, bases, dct): for k, v in dct.items(): if k.startswith('__'): continue if not callable(v): continue dct[k] = trace(v) return type.__new__(cls, name, bases, dct)class Foo(object): __metaclass__ = LogMeta num = 0 def spam(self): Foo.num += 1 return Foo.num

元类的一个主要用途就是检查收集或者更改类定义的内容,包括类属性、类方法、描述符等等。

元类与基类

元类中除了可以定义__init__和__new__方法外,还可以定义其它的属性和方法:

class ExaMeta(type): name = 'ExaMeta' def get_cls_name(cls): print cls.__name__class Foo(object): __metaclass__ = ExaMeta

那么,类可不可以访问元类定义的方法和属性呢?

>>> Foo.get_cls_name()Foo>>> Foo.name'ExaMeta'

这很好理解,类Foo是元类的一个实例,在实例的__dict__中查找不到要查询的属性时,就会到实例所属的类字典中去查找,而元类正是定义类Foo的类。

可以再尝试下使用类Foo的实例去访问元类的属性或者方法:

>>> Foo().get_cls_name()AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'get_cls_name'>>> Foo().nameAttributeError: 'Foo' object has no attribute 'name'

显然不能访问。

查找一个不与实例关联的属性时,即先在实例的类中查找,然后再在从所有的基类中查找,查找的顺序可以用__mro__属性查看:

>>> Foo.__mro__(<class '__main__.Foo'>, <type 'object'>)

元类并不在其中,毕竟,类与元类不是继承关系,而是实例与类的创造关系。

元类属性的可用性是不会传递的,也就是说,元类的属性是对它的类实例是可用的,但是对它的类实例的实例是不可用的,这正是元类与基类的主要不同。

有时候,一个类会同时有元类和基类:

class M(type): name = 'M'class B(object): name = 'B'class A(B): __metaclass__ = M

属性访问是这样的:

>>> A.name'B'>>> A().name'B'

可见类会先到继承的基类中去查找属性。

元类冲突

假如有两个不同元类的类,要生成一个继承这两个类的子类,会产生什么情况呢?

class MA(type): passclass A(object): __metaclass__ = MAclass MB(type): passclass B(object): __metaclass__ = MBclass C(A, B): pass

结果会报错,提示元类冲突:

TypeError: Error when calling the metaclass bases metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases

我们需要手动构造新子类的元类,让新子类的元类继承自A和B的元类:

class MC(MA, MB): passclass C(A, B): __metaclass__ = MC

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