学懂元类，你只需要知道两句话：

道生一，一生二，二生三，三生万物
我是谁？我从哪来里？我要到哪里去？

在python世界，拥有一个永恒的道，那就是“type”，请记在脑海中，type就是道。如此广袤无垠的python生态圈，都是由type产生出来的。

道生一，一生二，二生三，三生万物。

道即是 type
一即是 metaclass(元类，或者叫类生成器)
二即是 class(类，或者叫实例生成器)
三即是 instance(实例)
万物即是实例的各种属性与方法，我们平常使用python时，调用的就是它们。

道和一，是我们今天讨论的命题，而二、三、和万物，则是我们常常使用的类、实例、属性和方法，用hello world来举例：

# 创建一个Hello类，拥有属性say_hello ----二的起源
class Hello():
    def say_hello(self, name='world'):
        print('Hello, %s.' % name)

# 从Hello类创建一个实例hello ----二生三
hello = Hello()

# 使用hello调用方法say_hello ----三生万物
hello.say_hello()

Hello, world.

这就是一个标准的“二生三，三生万物”过程。 从类到我们可以调用的方法，用了这两步。

那我们不由自主要问，类从何而来呢？回到代码的第一行。
class Hello其实是一个函数的“语义化简称”，只为了让代码更浅显易懂，它的另一个写法是：

def fn(self, name='world'): # 假如我们有一个函数叫fn
    print('Hello, %s.' % name

Hello = type('Hello', (object,), dict(say_hello=fn)) # 通过type创建Hello class ---- 神秘的“道”，可以点化一切，这次我们直接从“道”生出了“二”

这样的写法，就和之前的Class Hello写法作用完全相同，你可以试试创建实例并调用

# 从Hello类创建一个实例hello ----二生三，完全一样

hello = Hello()

# 使用hello调用方法say_hello ----三生万物，完全一样

hello.say_hello()

我们回头看一眼最精彩的地方，道直接生出了二：

Hello = type(‘Hello’, (object,), dict(say_hello=fn))
注意它的三个参数！暗合人类的三大永恒命题：我是谁，我从哪里来，我要到哪里去。

第一个参数：我是谁。在这里，我需要一个区分于其它一切的命名，以上的实例将我命名为“Hello”
第二个参数：我从哪里来
在这里，我需要知道从哪里来，也就是我的“父类”，以上实例中我的父类是“object”——python中一种非常初级的类。
第三个参数：我要到哪里去
在这里，我们将需要调用的方法和属性包含到一个字典里，再作为参数传入。以上实例中，我们有一个say_hello方法包装进了字典中。

值得注意的是，三大永恒命题，是一切类，一切实例，甚至一切实例属性与方法都具有的。理所应当，它们的“创造者”，道和一，即type和元类，也具有这三个参数。但平常，类的三大永恒命题并不作为参数传入，而是以如下方式传入

class Hello(object){
# class 后声明“我是谁”
# 小括号内声明“我来自哪里”
# 中括号内声明“我要到哪里去”
    def say_hello(){
        pass
    }
}

造物主，可以直接创造单个的人，但这是一件苦役。造物主会先创造“人”这一物种，再批量创造具体的个人。并将三大永恒命题，一直传递下去。

“道”可以直接生出“二”，但它会先生出“一”，再批量地制造“二”。
type可以直接生成类（class），但也可以先生成元类（metaclass），再使用元类批量定制类（class）。

元类——道生一，一生二

一般来说，元类均被命名后缀为Metalass。想象一下，我们需要一个可以自动打招呼的元类，它里面的类方法呢，有时需要say_Hello，有时需要say_Hi，有时又需要say_Sayolala，有时需要say_Nihao。

如果每个内置的say_xxx都需要在类里面声明一次，那将是多么可怕的苦役！不如使用元类来解决问题。

以下是创建一个专门“打招呼”用的元类代码：

class SayMetaClass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

记住两点：

1、元类是由“type”衍生而出，所以父类需要传入type。【道生一，所以一必须包含道】

2、元类的操作都在 __new__中完成，它的第一个参数是将创建的类，之后的参数即是三大永恒命题：我是谁，我从哪里来，我将到哪里去。它返回的对象也是三大永恒命题，接下来，这三个参数将一直陪伴我们。

在__new__中，我只进行了一个操作，就是

attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')

它跟据类的名字，创建了一个类方法。比如我们由元类创建的类叫“Hello”，那创建时就自动有了一个叫“say_Hello”的类方法，然后又将类的名字“Hello”作为默认参数saying，传到了方法里面。然后把hello方法调用时的传参作为value传进去，最终打印出来。

那么，一个元类是怎么从创建到调用的呢？
来！一起根据道生一、一生二、二生三、三生万物的准则，走进元类的生命周期吧！

# 道生一：传入type

class SayMetaClass(type):
    # 传入三大永恒命题：类名称、父类、属性
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 创造“天赋”
        attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')
        # 传承三大永恒命题：类名称、父类、属性
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
# 一生二：创建类
class Hello(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass
# 二生三：创建实列
hello = Hello()
# 三生万物：调用实例方法
hello.say_Hello('world!')

注意：通过元类创建的类，第一个参数是父类，第二个参数是metaclass

type()

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。

比方说我们要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：

class Hello(object):
    def hello(self, name='world'):
        print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象，测试如下：

>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<type 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。

我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义：

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
...     print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<type 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

class的名称；
继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

正常情况下，我们都用class Xxx...来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。

metaclass

除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。

我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：

定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：

# metaclass是创建类，所以必须从`type`类型派生：
class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

class MyList(list):
    __metaclass__ = ListMetaclass # 指示使用ListMetaclass来定制类

当我们写下__metaclass__ = ListMetaclass语句时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是：

当前准备创建的类的对象；
类的名字；
类继承的父类集合；
类的方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

>>> L = MyList()
>>> L.add(1)
>>> L
[1]

而普通的list没有add()方法：

>>> l = list()
>>> l.add(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。

但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：

class User(Model):
    # 定义类的属性到列的映射：
    id = IntegerField('id')
    name = StringField('username')
    email = StringField('email')
    password = StringField('password')

# 创建一个实例：
u = User(id=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()

其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。

首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：

class Field(object):
    def __init__(self, name, column_type):
        self.name = name
        self.column_type = column_type
    def __str__(self):
        return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：

class StringField(Field):
    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')

class IntegerField(Field):
    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：

class ModelMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        if name=='Model':
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        mappings = dict()
        for k, v in attrs.iteritems():
            if isinstance(v, Field):
                print('Found mapping: %s==>%s' % (k, v))
                mappings[k] = v
        for k in mappings.iterkeys():
            attrs.pop(k)
        attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
        attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

以及基类Model：

class Model(dict):
    __metaclass__ = ModelMetaclass

    def __init__(self, **kw):
        super(Model, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    def save(self):
        fields = []
        params = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.iteritems():
            fields.append(v.name)
            params.append('?')
            args.append(getattr(self, k, None))
        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
        print('SQL: %s' % sql)
        print('ARGS: %s' % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找__metaclass__，如果没有找到，就继续在父类Model中查找__metaclass__，找到了，就使用Model中定义的__metaclass__的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。

在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：

排除掉对Model类的修改；
在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误；
把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。

在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。

我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。

编写代码试试：

u = User(id=12345, name='Michael', email='[email protected]', password='my-pwd')
u.save()

输出如下：

Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,uid) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', '[email protected]', 'Michael', 12345]

可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。

不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架，完整的代码从这里下载：

https://github.com/michaelliao/learn-python/blob/master/metaclass/simple_orm.py

最后解释一下类属性和实例属性。直接在class中定义的是类属性：

class Student(object):
    name = 'Student'

实例属性必须通过实例来绑定，比如self.name = 'xxx'。来测试一下：

>>> # 创建实例s：
>>> s = Student()
>>> # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性：
>>> print(s.name)
Student
>>> # 这和调用Student.name是一样的：
>>> print(Student.name)
Student
>>> # 给实例绑定name属性：
>>> s.name = 'Michael'
>>> # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性：
>>> print(s.name)
Michael
>>> # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问：
>>> print(Student.name)
Student
>>> # 如果删除实例的name属性：
>>> del s.name
>>> # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了：
>>> print(s.name)
Student

因此，在编写程序的时候，千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字。

在我们编写的ORM中，ModelMetaclass会删除掉User类的所有类属性，目的就是避免造成混淆。

Python metaclass—元类

元类——道生一，一生二

type()

metaclass

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