什么是甲状腺?它们用于什么?
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Python 3 更新
在一个甲状腺中,有(目前)两个关键方法:
__prepare__ 允许您提供自定义地图(如 OrderedDict)作为名称空间使用,而类正在创建。
__new__ 负责最终类的实际创建/修改。
一个色彩色彩,不做任何东西 - 额外的金属类会喜欢:
class Meta(type):
def __prepare__(metaclass, cls, bases):
return dict()
def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)
一个简单的例子:
说你想要一些简单的验证代码在你的属性上运行 - 因为它必须总是一个 int 或 str. 没有一个 metaclass,你的类会看起来像:
class Person:
weight = ValidateType('weight', int)
age = ValidateType('age', int)
name = ValidateType('name', str)
正如你可以看到的那样,你必须重复属性的名称两次,这使得类型与刺激的错误一起可能。
一个简单的甲状腺可以解决这个问题:
class Person(metaclass=Validator):
weight = ValidateType(int)
age = ValidateType(int)
name = ValidateType(str)
class Validator(type):
def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
# search clsdict looking for ValidateType descriptors
for name, attr in clsdict.items():
if isinstance(attr, ValidateType):
attr.name = name
attr.attr = '_' + name
# create final class and return it
return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)
一个样本运行:
p = Person()
p.weight = 9
print(p.weight)
p.weight = '9'
生产:
9
Traceback (most recent call last):
File "simple_meta.py", line 36, in <module>
p.weight = '9'
File "simple_meta.py", line 24, in __set__
(self.name, self.type, value))
TypeError: weight must be of type(s) <class 'int'> (got '9')
注意:这个例子是简单的,它也可能已经完成了一个类装饰师,但假设一个真正的金属玻璃会做得更多。
class ValidateType:
def __init__(self, type):
self.name = None # will be set by metaclass
self.attr = None # will be set by metaclass
self.type = type
def __get__(self, inst, cls):
if inst is None:
return self
else:
return inst.__dict__[self.attr]
def __set__(self, inst, value):
if not isinstance(value, self.type):
raise TypeError('%s must be of type(s) %s (got %r)' %
(self.name, self.type, value))
else:
inst.__dict__[self.attr] = value
其他回答
在以对象为导向的编程中,一个代码类是一种类,其例子是类。 正如普通类定义某些对象的行为一样,一个代码类定义某些类的行为和其例子 这个术语的代码类简单地意味着用于创建类的东西。
Metaclasses 是做“类”的工作的秘密酱油,新风格对象的默认 metaclass 被称为“类型”。
class type(object)
| type(object) -> the object's type
| type(name, bases, dict) -> a new type
Metaclasses 取 3 args. 'name', 'bases' 和 'dict'
查找这个例子类定义中的名称、基础和字符号来源于哪里。
class ThisIsTheName(Bases, Are, Here):
All_the_code_here
def doesIs(create, a):
dict
def test_metaclass(name, bases, dict):
print 'The Class Name is', name
print 'The Class Bases are', bases
print 'The dict has', len(dict), 'elems, the keys are', dict.keys()
return "yellow"
class TestName(object, None, int, 1):
__metaclass__ = test_metaclass
foo = 1
def baz(self, arr):
pass
print 'TestName = ', repr(TestName)
# output =>
The Class Name is TestName
The Class Bases are (<type 'object'>, None, <type 'int'>, 1)
The dict has 4 elems, the keys are ['baz', '__module__', 'foo', '__metaclass__']
TestName = 'yellow'
现在,一个实际上意味着什么的例子,这将自动使列表中的变量“属性”设置在课堂上,并设置为无。
def init_attributes(name, bases, dict):
if 'attributes' in dict:
for attr in dict['attributes']:
dict[attr] = None
return type(name, bases, dict)
class Initialised(object):
__metaclass__ = init_attributes
attributes = ['foo', 'bar', 'baz']
print 'foo =>', Initialised.foo
# output=>
foo => None
请注意,启动者获得的魔法行为是通过拥有金属类的 init_属性而没有转移到启动者的子类。
这里是一个更具体的例子,显示如何可以创建一个在创建一个类时执行一个行动的甲型类的“类型”。
class MetaSingleton(type):
instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(MetaSingleton, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
class Foo(object):
__metaclass__ = MetaSingleton
a = Foo()
b = Foo()
assert a is b
当班级声明执行时,Python 首先将班级声明的身体作为一个正常的代码块执行。 结果的名称空间(dict)保留了班级的属性. 金属阶级通过观察班级的基层(金属阶级继承),在 __金属阶级__属性的班级(如果有)或 __金属阶级__全球变量来确定。
def make_hook(f):
"""Decorator to turn 'foo' method into '__foo__'"""
f.is_hook = 1
return f
class MyType(type):
def __new__(mcls, name, bases, attrs):
if name.startswith('None'):
return None
# Go over attributes and see if they should be renamed.
newattrs = {}
for attrname, attrvalue in attrs.iteritems():
if getattr(attrvalue, 'is_hook', 0):
newattrs['__%s__' % attrname] = attrvalue
else:
newattrs[attrname] = attrvalue
return super(MyType, mcls).__new__(mcls, name, bases, newattrs)
def __init__(self, name, bases, attrs):
super(MyType, self).__init__(name, bases, attrs)
# classregistry.register(self, self.interfaces)
print "Would register class %s now." % self
def __add__(self, other):
class AutoClass(self, other):
pass
return AutoClass
# Alternatively, to autogenerate the classname as well as the class:
# return type(self.__name__ + other.__name__, (self, other), {})
def unregister(self):
# classregistry.unregister(self)
print "Would unregister class %s now." % self
class MyObject:
__metaclass__ = MyType
class NoneSample(MyObject):
pass
# Will print "NoneType None"
print type(NoneSample), repr(NoneSample)
class Example(MyObject):
def __init__(self, value):
self.value = value
@make_hook
def add(self, other):
return self.__class__(self.value + other.value)
# Will unregister the class
Example.unregister()
inst = Example(10)
# Will fail with an AttributeError
#inst.unregister()
print inst + inst
class Sibling(MyObject):
pass
ExampleSibling = Example + Sibling
# ExampleSibling is now a subclass of both Example and Sibling (with no
# content of its own) although it will believe it's called 'AutoClass'
print ExampleSibling
print ExampleSibling.__mro__
Python 3 更新
在一个甲状腺中,有(目前)两个关键方法:
__prepare__ 允许您提供自定义地图(如 OrderedDict)作为名称空间使用,而类正在创建。
__new__ 负责最终类的实际创建/修改。
一个色彩色彩,不做任何东西 - 额外的金属类会喜欢:
class Meta(type):
def __prepare__(metaclass, cls, bases):
return dict()
def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)
一个简单的例子:
说你想要一些简单的验证代码在你的属性上运行 - 因为它必须总是一个 int 或 str. 没有一个 metaclass,你的类会看起来像:
class Person:
weight = ValidateType('weight', int)
age = ValidateType('age', int)
name = ValidateType('name', str)
正如你可以看到的那样,你必须重复属性的名称两次,这使得类型与刺激的错误一起可能。
一个简单的甲状腺可以解决这个问题:
class Person(metaclass=Validator):
weight = ValidateType(int)
age = ValidateType(int)
name = ValidateType(str)
class Validator(type):
def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
# search clsdict looking for ValidateType descriptors
for name, attr in clsdict.items():
if isinstance(attr, ValidateType):
attr.name = name
attr.attr = '_' + name
# create final class and return it
return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)
一个样本运行:
p = Person()
p.weight = 9
print(p.weight)
p.weight = '9'
生产:
9
Traceback (most recent call last):
File "simple_meta.py", line 36, in <module>
p.weight = '9'
File "simple_meta.py", line 24, in __set__
(self.name, self.type, value))
TypeError: weight must be of type(s) <class 'int'> (got '9')
注意:这个例子是简单的,它也可能已经完成了一个类装饰师,但假设一个真正的金属玻璃会做得更多。
class ValidateType:
def __init__(self, type):
self.name = None # will be set by metaclass
self.attr = None # will be set by metaclass
self.type = type
def __get__(self, inst, cls):
if inst is None:
return self
else:
return inst.__dict__[self.attr]
def __set__(self, inst, value):
if not isinstance(value, self.type):
raise TypeError('%s must be of type(s) %s (got %r)' %
(self.name, self.type, value))
else:
inst.__dict__[self.attr] = value
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%。
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