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Python黑魔法metaclass Python黑魔法之metaclass详情

somenzz Python七号   2021-09-15 我要评论
想了解Python黑魔法之metaclass详情的相关内容吗,somenzz Python七号在本文为您仔细讲解Python黑魔法metaclass的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python的黑魔法metaclass,Python的黑魔法,黑魔法metaclass,下面大家一起来学习吧。

关于Python 黑魔法 metaclass 的两种极端观点:

  • 这种特性太牛逼了,是无所不能的阿拉丁神灯,必须找机会用上才能显示自己的 Python 实力。
  • 这个特性太危险,会蛊惑人心去滥用,一旦打开就会释放恶魔,让代码难以维护。

今天我们就来看看,metaclass 到底是阿拉丁神灯,还是潘多拉魔盒。

一、什么是 metaclass

很多书都会翻译成 元类,仅从字面理解, meta 的确是元,本源,翻译没毛病。但理解时,应该把元理解为描述数据的超越数据,事实上,metaclass 的 meta 起源于希腊词汇 meta,包含两种意思:

  • Beyond”,例如技术词汇 metadata,意思是描述数据的超越数据。
  • Change”,例如技术词汇 metamorphosis,意思是改变的形态。

因此可以理解为 metaclass 为描述类的超类,同时可以改变子类的形态。你可能会问了,这和元数据的定义差不多么,这种特性在编程中有什么用?

用处非常大。在没有 metaclass 的情况下,子类继承父类,父类是无法对子类执行操作的,但有了 metaclass,就可以对子类进行操作,就像装饰器那样可以动态定制和修改被装饰的类,metaclass 可以动态的定制或修改继承它的子类。

二、metaclass 能解决什么问题?

你已经知道了 metaclass 可以像装饰器那样定制和修改继承它的子类,这里就说下它能解决什么实际问题。比方说,在一个智能语音助手的大型项目中,我们有 1 万个语音对话场景,每一个场景都是不同团队开发的。作为智能语音助手的核心团队成员,你不可能去了解每个子场景的实现细节。

在动态配置实验不同场景时,经常是今天要实验场景 A 和 B 的配置,明天实验 B 和 C 的配置,光配置文件就有几万行量级,工作量不可谓不小。而应用这样的动态配置理念,我就可以让引擎根据我的文本配置文件,动态加载所需要的 Python 类。

如果你还不是很清楚,那么 YAML 你应该知道,它是一个家喻户晓的 Python 工具,可以方便地序列化和反序列化数据,YAMLObject 可以让它的任意子类支持序列化和反序列化(serialization & deserialization)。

序列化和反序列化:

  • 序列化:当程序运行时,所有的变量或者对象都是存储到内存中的,一旦程序调用完成,这些变量或者对象所占有的内存都会被回收。而为了实现变量和对象持久化的存储到磁盘中或在网络上进行传输,我们需要将变量或者对象转化为二进制流的方式。而将其转化为二进制流的过程就是序列化。
  • 反序列化:而反序列化就是说程序运行的时候不能从磁盘中进行读取,需要将序列化的对象或者变量从磁盘中转移到内存中,同时也会将二进制流转换为原来的数据格式。我们把这一过程叫做反序列化。

现在你有 1 万个不同格式的 YAML 配置文件,本来你需要写 1 万个类来加载这些配置文件,有了 metaclass,你只需要实现一个 metaclass 超类,然后再实现一个子类继承这个 metaclass,就可以根据不同的配置文件自动拉取不同的类,这极大地提高了效率。

三、通过一个实例来理解 metaclass

请手动在 ipython 中搞代码,看看每一步都输出了什么,这样可以彻底的理解类的创建和实例化步骤。

In[15]: class Mymeta(type):
   ...:     def __init__(self, name, bases, dic):
   ...:         super().__init__(name, bases, dic)
   ...:         print('===>Mymeta.__init__')
   ...:         print(self.__name__)
   ...:         print(dic)
   ...:         print(self.yaml_tag)
   ...: 
   ...:     def __new__(cls, *args, **kwargs):
   ...:         print('===>Mymeta.__new__')
   ...:         print(cls.__name__)
   ...:         return type.__new__(cls, *args, **kwargs)
   ...: 
   ...:     def __call__(cls, *args, **kwargs):
   ...:         print('===>Mymeta.__call__')
   ...:         obj = cls.__new__(cls)
   ...:         cls.__init__(cls, *args, **kwargs)
   ...:         return obj
   ...: 
In[16]: 
In[16]: 
In[16]: class Foo(metaclass=Mymeta):
   ...:     yaml_tag = '!Foo'
   ...: 
   ...:     def __init__(self, name):
   ...:         print('Foo.__init__')
   ...:         self.name = name
   ...: 
   ...:     def __new__(cls, *args, **kwargs):
   ...:         print('Foo.__new__')
   ...:         return object.__new__(cls)
   ...:     
===>Mymeta.__new__
Mymeta
===>Mymeta.__init__
Foo
{'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Foo', 'yaml_tag': '!Foo', '__init__': <function Foo.__init__ at 0x0000000007EF3828>, '__new__': <function Foo.__new__ at 0x0000000007EF3558>}
!Foo

In[17]: foo = Foo('foo')
===>Mymeta.__call__
Foo.__new__
Foo.__init__

In[18]:

从上面的运行结果可以发现在定义 class Foo() 定义时,会依次调用 MyMeta __new__ __init__ 方法构建 Foo 类,然后在调用 foo = Foo() 创建类的实例对象时,才会调用 MyMeta 的 __call__ 方法来调用 Foo 类的 __new__ __init__ 方法。

把上面的例子运行完之后就会明白很多了,正常情况下我们在父类中是不能对子类的属性进行操作,但是元类可以。换种方式理解元类、装饰器、类装饰器都可以归为元编程。

四、Python 底层语言设计层面是如何实现 metaclass 的?

要理解 metaclass 的底层原理,你需要深入理解 Python 类型模型。下面,将分三点来说明。

1、所有的 Python 的用户定义类,都是 type 这个类的实例。

可能会让你惊讶,事实上,类本身不过是一个名为 type 类的实例。在 Python 的类型世界里,type 这个类就是造物的上帝。这可以在代码中验证:

In [2]: # Python 3和Python 2类似
   ...: class MyClass:
   ...:   pass
   ...:
   ...: instance = MyClass()
   ...:
in [3]: type(instance)
   ...:
Out[2]: __main__.MyClass
In [4]: type(MyClass)
   ...:
Out[4]: type
In [5]:


你可以看到,instance MyClass 的实例,而 MyClass 不过是“上帝” type 的实例。

2、用户自定义类,只不过是 type 类的 __call__ 运算符重载

当我们定义一个类的语句结束时,真正发生的情况,是 Python 调用 type 的 __call__ 运算符。简单来说,当你定义一个类时,写成下面这样时:

class MyClass:
    data = 1


Python 真正执行的是下面这段代码:

class = type(classname, superclasses, attributedict)


这里等号右边的 type(classname, superclasses, attributedict),就是 type 的 __call__ 运算符重载,它会进一步调用:

type.__new__(typeclass, classname, superclasses, attributedict)
type.__init__(class, classname, superclasses, attributedict)

当然,这一切都可以通过代码验证,比如

In [5]: class MyClass:
   ...:     data = 1
   ...:
   ...: instance = MyClass()
   ...:

In [6]: MyClass, instance
   ...:
Out[6]: (__main__.MyClass, <__main__.MyClass at 0x4ef5188>)

In [7]: instance.data
   ...:
Out[7]: 1

In [8]: MyClass = type('MyClass', (), {'data': 1})
   ...: instance = MyClass()
   ...:

In [9]: MyClass, instance
   ...:
Out[9]: (__main__.MyClass, <__main__.MyClass at 0x4f40748>)

In [10]: instance.data
    ...:
Out[10]: 1

In [11]:

由此可见,正常的 MyClass 定义,和你手工去调用 type 运算符的结果是完全一样的。

3、,“超越变形”正常的类

metaclass 是 type 的子类,通过替换 type 的 __call__ 运算符重载机制,“超越变形”正常的类

其实,理解了以上几点,我们就会明白,正是 Python 的类创建机制,给了 metaclass 大展身手的机会。

一旦你把一个类型 MyClass metaclass 设置成 MyMeta,MyClass 就不再由原生的 type 创建,而是会调用 MyMeta __call__ 运算符重载。

class = type(classname, superclasses, attributedict) 
# 变为了
class = MyMeta(classname, superclasses, attributedict)

四、使用 metaclass 的风险

不过,凡事有利必有弊,尤其是 metaclass 这样“逆天”的存在。正如你所看到的那样,metaclass 会"扭曲变形"正常的 Python 类型模型。所以,如果使用不慎,对于整个代码库造成的风险是不可估量的。

换句话说,metaclass 仅仅是给小部分 Python 开发者,在开发框架层面的 Python 库时使用的。而在应用层,metaclass 往往不是很好的选择。

总结:

本文从 Python 类创建的过程,帮助你理解 metaclass 的作用。

metaclass 是黑魔法,使用得当就是天堂,反之就是地狱。


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