python 面向对象专题（十三）：metaclass魔术方法
作者：互联网
0 魔术方法
魔术方法是python的一个特点：他们允许程序员重写变量操作符号和对象的行为。调用者需要这样来重写：
class Funky:
def __call__(self):
print("Look at me, I work like a function!")
f = Funky()
f()
返回值就是print的那句话了。像function一样工作。
metaclass依赖一些魔术方法，所以多了解一些是非常有用的。
1 slots（定位，跟踪）
当你在class中定义一个魔术方法的时候，function除了__dict__中的条目之外，在整个类结构中，作为一个描述着这个class的指针一样结束。这个结构对于每一个魔术方法有一个字段。出于一些原因这些字段被称为type slots。
现在，这里有另一个特征，通过__slots__属性执行，一个拥有__slots__的class创造的实例不包含__dict__(这将使用更少的内存)。副作用是实例不能出现未在__slots__中指定的字段：如果你尝试设置一个不存在于__slots__中的字段，那么将会获得一个报错。
本文提及的单独的slots都是type slots不是__slots__。（类里的魔术方法）
class Foobar:
"""
A class that only allows these attributes: "a", "b" or "c"
"""
__slots__ = "a", "b", "c"
foo = Foobar()
foo.a = 1
# foo.x = 2
2 对象属性查找
这里很容易出错，因为和python2的就样式相比有很多细小的不同。
假设我们有一个类和一个实例，并且实例是类的实例，获取（评估：原文用evaluate）实例的footbar大概相当于下面这样：
为Class.__getattribute__ (tp_getattro)调用type slot。默认会执行下面：
Class.__dict__是否有一个foobar元素是一个数据描述符？
如果有，返回Class.__dict__['foobar'].__get__(instance, Class)
instance.__dict__是否有一个foobar元素？
如果有，返回instance.__dict__['foobar']
Class.__dict__是否有一个foobar元素但并不是数据描述符？
如果有，返回Class.__dict__['foobar'].__get__(instance, klass)
Class.__dict__是否有一个foobar元素？
如果有，返回Class.__dict__['foobar']
如果属性还没找到，如果有Class.__getattr__，就会调用Class.__getattr__('foobar')
如果你还不清楚，请看下图：
为了避免点号'.'带来的混淆，图里用了冒号':'。
类属性查找
当你查找（评估：原文用evaluate）一些类似于class的foobar，由于class需要能够支持classmathod和staticmethod装饰器，所以和查找实例的foobar有一点不同。
假设类是metaclass的实例，查找（评估：原文用evaluate）class的foobar相当于下面这样：
为Metaclass.__getattribute__ (tp_getattro)调用type slot。默认会执行下面：
Metaclass.__dict__是否有一个foobar元素是一个数据描述符？
如果有，返回Metaclass.__dict__['foobar'].__get__(Class, Metaclass)
Class.__dict__是否有一个foobar元素是一个描述符（任何种类）？
如果有，返回Class.__dict__['foobar'].__get__(None, Class)
Class.__dict__是否有一个foobar元素？
如果有，返回Class.__dict__['foobar']
Metaclass.__dict__是否有一个foobar元素不是一个数据描述符？
如果有，返回Metaclass.__dict__['foobar'].__get__(Class, Metaclass)
Metaclass.__dict__是否有一个foobar元素？
如果有，返回Metaclass.__dict__['foobar']
如果属性还没找到，并且有Metaclass.__getattr__,就会调用Metaclass.__getattr__('foobar')
魔术方法查看
对于魔术方法来说，查找已经完成了，直接在大结构上用slots。
对象的类是否有关于魔术方法的slot（大概就像c语言中object->ob_type->tp_<魔术方法>）？如果有，就使用，如果是NULL，那么选项不被支持。 在C中： object->ob_type是对象的类 ob_type->tp_<魔术方法>是type slot
这看起来很简单，然而type slots在你function的外包装上到处都是，所以描述符就按照预期工作：
class Magic:
@property
def __repr__(self):
def inner():
return "It works!"
return inner
print(repr(Magic()))
这是否意味着这些地方并没有遵守规则，并且用不同的方式找到了slot？很遗憾是的，继续。。。
__new__方法
__new__方法是class和metaclass之间最容易混淆的方法之一。他有一些非常特别的约定。
当__init__只是一个初始化装置（当__init__被调用的时候，实例已经被创建了）的时候，__new__方法是一个创造者（因为他返回新的实例）。
假设有下面的class：
class Foobar:
def __new__(cls):
return super().__new__(cls)
现在你重新调用之前的部分，你将期待__new__将会在metaclass上查找，但是很遗憾，对于这种情况他并不是很有用，所以他查找的很安静。
__prepare__方法
这个方法被第要用在class本体被执行之前并且他必须返回一个类似字典的对象，这个对象被用来作为class本体的所有代码的本地命名空间。（在类中namespace参数可以取到__prepare__的返回值）在python3的时候加入。
如果你的__prepare__返回一个对象x：
class Class(metaclass=Meta):
a = 1
b = 2
c = 3
将对x做如下改变：
x['a'] = 1 x['b'] = 2 x['c'] = 3
这个x对象需要看起来像个字典。注意这个x对象最终将成为Metaclass.__new__的参数，如果他不是一个dict的实例，你需要在调用super().__new__之前转换它。
我们用__prepare__返回一个对象，这个对象只能执行__getitem__和__setitem__：
class DictLike:
def __init__(self):
self.data = {}
def __getitem__(self, name):
print('__getitem__(%r)' % name)
return self.data[name]
def __setitem__(self, name, value):
print('__setitem__(%r, %r)' % (name, value))
self.data[name] = value
class CustomNamespaceMeta(type):
def __prepare__(name, bases):
return DictLike()
然而，__new__将会抱怨：
class Foobar(metaclass=CustomNamespaceMeta):
a = 1
b = 2
__getitem__('__name__')
__setitem__('__module__', '__main__')
__setitem__('__qualname__', 'Foobar')
__setitem__('a', 1)
__setitem__('b', 2)
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 99, in <module>
class Foobar(metaclass=CustomNamespaceMeta):
TypeError: type.__new__() argument 3 must be dict, not DictLike
我们必须把它转化成真正的字典（或者他的一个子类）：
class FixedCustomNamespaceMeta(CustomNamespaceMeta):
def __new__(mcs, name, bases, namespace):
return super().__new__(mcs, name, bases, namespace.data)
接着，一切跟我期待的一样：
class Foobar(metaclass=FixedCustomNamespaceMeta):
a = 1
b = 2
__getitem__('__name__')
__setitem__('__module__', '__main__')
__setitem__('__qualname__', 'Foobar')
__setitem__('a', 1)
__setitem__('b', 2)
下面这段代码我添了点东西，上面理解了你可以不看：
class DictLike:
def __init__(self):
self.data = {}
def __getitem__(self, name):
print('__getitem__(%r)' % name)
return self.data[name]
def __setitem__(self, name, value):
print('__setitem__(%r, %r)' % (name, value))
self.data[name] = value
class CustomNamespaceMeta(type):
def __prepare__(name, bases):
d = DictLike()
print(d)
print(d.__dict__)
return d
class FixedCustomNamespaceMeta(CustomNamespaceMeta):
def __new__(mcs, name, bases, namespace):
print(mcs)
print(name)
print(namespace)
print(namespace.__dict__)
return super().__new__(mcs, name, bases, namespace.data)
class Foobar(metaclass=FixedCustomNamespaceMeta):
a = 1
b = 2
返回值
<__main__.DictLike object at 0x04F53790>
{'data': {}}
__getitem__('__name__')
__setitem__('__module__', '__main__')
__setitem__('__qualname__', 'Foobar')
__setitem__('a', 1)
__setitem__('b', 2)
<class '__main__.FixedCustomNamespaceMeta'>
Foobar
<__main__.DictLike object at 0x04F53790>
{'data': {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Foobar', 'a': 1, 'b': 2}}
返回值中可以看出namespace和__prepare__的返回值是一个东西。
把他们放在一起
先介绍一下实例是如何构建的：
如何读这个泳道图：
水平的两块泳道代表你定义function的地方。
实心的线意味着function被调用了。
从Metaclass.__call__到Class.__new__的线意味着Metaclass.__call__将调用Class.__new__。
虚线意味着有一些东西要返回。
Class.__new__返回了一个Class的实例。
Metaclass.__call__返回了一切Class.__new__返回的东西（如果他返回了一个class实例，他也要在上面调用class.__init__）。
写数字红圆圈记录了调用顺序。
创造一个class也非常的相似：
简单的写下：
Metaclass.__prepare__只是返回命名空间对象（一个类似字典的对象，像之前解释的那样）。
Metaclass.__new__返回Class对象
Metaclass.__call__返回一切Metaclass__new__ 返回的（返回一个metaclass的实例，他同样在实例上调用了Metaclass.__init__）。
无论是metaclass还是class，如果__new__没有返回实例，那么就不会触发__init__
所以，你会发现metaclass允许你定制对象生命周期中几乎所有的部分。
标签：__,.__,python,foobar,Class,面向对象,dict,metaclass,class 来源： https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/14732386.html