简而言之:一类是创建一个例子的图标,一类是创建一个类的图标,可以很容易地看到,在Python类中,也需要第一类对象才能实现这种行为。

我从来没有自己写过一个,但我认为在Django框架中可以看到最可爱的用途之一。模型类使用一个模型类的方法,以允许写新的模型或形式类的宣言风格。

剩下的就是:如果你不知道什么是金属玻璃,那么你不需要它们的可能性是99%。

一个用途是自动将新属性和方法添加到一个例子。

例如,如果你看 Django 模型,它们的定义看起来有点困惑。

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)

然而,在工作时间里,人体对象充满了各种有用的方法。

什么是Metaclasses?你用它们用于什么?

>>> Class(...)
instance

>>> Metaclass(...)
Class

>>> type('Foo', (object,), {}) # requires a name, bases, and a namespace
<class '__main__.Foo'>

每当你创建一个类时,你都会使用一个类型:

class Foo(object): 
    'demo'

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

name = 'Foo'
bases = (object,)
namespace = {'__doc__': 'demo'}
Foo = type(name, bases, namespace)

>>> Foo.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, 
'__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' 
of 'Foo' objects>, '__doc__': 'demo'})

(在 __dict__: __module__ 类的内容上有一个侧笔记,因为类必须知道它们在哪里定义,而 __dict__ 和 __weakref__ 是因为我们不定义 __slots__ - 如果我们定义 __slots__ 我们会在例子中节省一些空间,因为我们可以通过排除它们来排除 __dict__ 和 __weakref__。

>>> Baz = type('Bar', (object,), {'__doc__': 'demo', '__slots__': ()})
>>> Baz.__dict__
mappingproxy({'__doc__': 'demo', '__slots__': (), '__module__': '__main__'})

我们可以像任何其他类定义一样扩展类型:

>>> Foo
<class '__main__.Foo'>

class Type(type):
    def __repr__(cls):
        """
        >>> Baz
        Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})
        >>> eval(repr(Baz))
        Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})
        """
        metaname = type(cls).__name__
        name = cls.__name__
        parents = ', '.join(b.__name__ for b in cls.__bases__)
        if parents:
            parents += ','
        namespace = ', '.join(': '.join(
          (repr(k), repr(v) if not isinstance(v, type) else v.__name__))
               for k, v in cls.__dict__.items())
        return '{0}(\'{1}\', ({2}), {{{3}}})'.format(metaname, name, parents, namespace)
    def __eq__(cls, other):
        """
        >>> Baz == eval(repr(Baz))
        True            
        """
        return (cls.__name__, cls.__bases__, cls.__dict__) == (
                other.__name__, other.__bases__, other.__dict__)

>>> class Bar(object): pass
>>> Baz = Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})
>>> Baz
Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})

但是,与 eval(repr(Class))的进一步检查是不可能的(因为函数将是相当不可能从他们的默认 __repr__ 的 eval 。

from collections import OrderedDict

class OrderedType(Type):
    @classmethod
    def __prepare__(metacls, name, bases, **kwargs):
        return OrderedDict()
    def __new__(cls, name, bases, namespace, **kwargs):
        result = Type.__new__(cls, name, bases, dict(namespace))
        result.members = tuple(namespace)
        return result

class OrderedMethodsObject(object, metaclass=OrderedType):
    def method1(self): pass
    def method2(self): pass
    def method3(self): pass
    def method4(self): pass

>>> OrderedMethodsObject.members
('__module__', '__qualname__', 'method1', 'method2', 'method3', 'method4')

>>> inspect.getmro(OrderedType)
(<class '__main__.OrderedType'>, <class '__main__.Type'>, <class 'type'>, <class 'object'>)

而且它大约有正确的回报(除非我们能找到代表我们的功能的方式,否则我们就不能再评估):

>>> OrderedMethodsObject
OrderedType('OrderedMethodsObject', (object,), {'method1': <function OrderedMethodsObject.method1 at 0x0000000002DB01E0>, 'members': ('__module__', '__qualname__', 'method1', 'method2', 'method3', 'method4'), 'method3': <function OrderedMet
hodsObject.method3 at 0x0000000002DB02F0>, 'method2': <function OrderedMethodsObject.method2 at 0x0000000002DB0268>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'OrderedMethodsObject' objects>, '__doc__': None, '__d
ict__': <attribute '__dict__' of 'OrderedMethodsObject' objects>, 'method4': <function OrderedMethodsObject.method4 at 0x0000000002DB0378>})

上面的答案是正确的。

但读者可能来到这里寻找关于类似名称的内部课程的答案,他们在受欢迎的图书馆,如Django和WTForms。

相反,这些是班级的命令之内的名称空间,它们是用内部班级为可读性而建造的。

在这个特殊的例子领域,抽象是显而易见地与作者模型的领域分开。

from django.db import models

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    email = models.EmailField()

    class Meta:
        abstract = True

另一个例子是WTForms的文档:

from wtforms.form import Form
from wtforms.csrf.session import SessionCSRF
from wtforms.fields import StringField

class MyBaseForm(Form):
    class Meta:
        csrf = True
        csrf_class = SessionCSRF

    name = StringField("name")

这个合成不会在Python编程语言中得到特别的处理. Meta 不是这里的一个关键词,也不会引发 meta 类行为. 相反,第三方图书馆代码在 Django 和 WTForms 等包中,在某些类的构建者和其他地方读到这个属性。

这些声明的存在改变了具有这些声明的类别的行为. 例如,WTForms 阅读 self.Meta.csrf 以确定表格是否需要一个 csrf 字段。

其他人已经解释了金属玻璃是如何工作的,它们是如何适应Python类型系统的,这里有一个例子,它们可以用于什么。在我写的测试框架中,我想跟踪在哪个类被定义的顺序,以便我后来能够在这个顺序中安装它们,我发现使用金属玻璃最容易做到这一点。

class MyMeta(type):

    counter = 0

    def __init__(cls, name, bases, dic):
        type.__init__(cls, name, bases, dic)
        cls._order = MyMeta.counter
        MyMeta.counter += 1

class MyType(object):              # Python 2
    __metaclass__ = MyMeta

class MyType(metaclass=MyMeta):    # Python 3
    pass

任何是 MyType 的子类,然后获得一个类属性 _ 命令,记录了类被定义的顺序。

在Python中,一类是指一个子类的子类,它决定一个子类的行为方式;在Python中,一类是另一个子类的例子;在Python中,一类是指一个子类的例子将如何行事。

由于甲基层负责类型,所以你可以写自己的自定义甲基层来改变类型是通过执行额外的操作或注射代码创建的方式。