(元类) 是深奥的知识，99% 的用户都无需关注。如果你想知道是否需要使用元类，我告诉你，不需要 (真正需要使用元类的人确信他们需要，无需解释原因)。
--- Timsort 算法的发明者，活跃的 Python 贡献者
类元编程是指在运行时创建或定制类的技艺。在 Python 中，类是一等对象，因此任何时候都可以使用函数新建类，而无需使用 class 关键字。类装饰器也是函数，不过能够审查，修改，甚至把被装饰的类替换成其他类。最后，元类是类元编程最高级的工具：使用元类可以创建具有某种特质的全新类种，例如我们见过的抽象基类。
元类功能强大，但是难以掌握，类装饰器能使用更简单的方式解决很多问题。
本章还会谈及导入时和运行时的区别 — 这是有效使用 Python 元编程的重要基础。
首先本章探讨如何在运行时创建类。
类工厂函数
假设我在编写一个宠物店应用程序，我想把狗的数据当作简单的记录处理。编写下面的样板代码让人厌烦：
class Dog:def __init__(self, name, weight, owner):self.name = nameself.weight = weightself.owner = owner
各个字段名称出现了三次。写了这么多样板代码，甚至字符串表示形式都不友好。参考 collections.namedtuple,下面我们创建一个 record.factory 函数，即时创建简单的类(如 Dog)。
def record_factory(cls_name, field_names):try:field_names = field_names.replace(',', ' ').split()except AttributeError:passfield_names = tuple(field_names)def __init__(self, *args, **kwargs):attrs = dict(zip(self.__slots__, args))attrs.update(kwargs)for name, value in attrs.items():setattr(self, name, value)def __iter__(self):for name in self.__slots__:yield getattr(self, name)def __repr__(self):values = ', '.join('{}={!r}'.format(*i) for iin zip(self.__slots__, self))return '{}({})'.format(self.__class__.__name__, values)cls_attrs = dict(__slots__ = field_names,__init__ = __init__,__iter__ = __iter__,__repr__ = __repr__)return type(cls_name, (object, ), cls_attrs)Dog = record_factory('Dog', 'name weight owner')
rex = Dog('Rex', 30, 'Bob')
print(rex)
name, weight, _ = rex
print(name, weight)
rex.weight = 32
print(rex)
print(Dog.__mro__)""" output: Dog(name='Rex', weight=30, owner='Bob') Rex 30 Dog(name='Rex', weight=32, owner='Bob') (<class '__main__.Dog'>, <class 'object'>) """
定制描述符的类装饰器
20节中的 LineItem 示例还有个问题没有解决：储存属性的名称不具有描述性，即属性(如 weight) 的值存储在名为 _Quantity#0 的实例属性中，这样的名称有点不便于调试。
我们不能使用描述性的储存属性名称，因为实例化描述符时无法得知托管属性(即绑定到描述符上的类属性，例如前述示例的 weight)的名称。可是，一旦组建好整个类，而且把描述符绑定到类属性上之后，我们就可以审查类，并为描述符设置合理的储存属性名称。因此，我们在创建类时设置储存属性的名称。使用类装饰器或元类可以做到这一点。我们首先使用较简单的方式。
类装饰器与函数装饰器非常类似，是参数为类对象的函数，返回原来的类或修改后的类。
@model.entity
class LineItem:description = model.NonBlank()weight = model.Quantity()price = model.Quantity()def __init__(self, description, weight, price):self.description = descriptionself.weight = weightself.price = pricedef subtotal(self):return self.weight * self.price
def entity(cls):for key, attr in cls.__dict__.items():if isinstance(attr, Validated):type_name = type(attr).__name__attr.storage_name = '_{}#{}'.format(type_name, key)
类装饰器有个重大缺点：只对直接依附的类有效。这意味着，被装饰的类的子类可能继承也可能不继承装饰器所做的改动。如果想定制整个类层次结构，而不是一次只定制一个类，使用下一节介绍的元类更高效。
元类基础知识
元类是制造类的工厂，不过不是函数，而是类。
根据 Python 对象模型，类是对象，因此类肯定是另外某个列的实例。默认情况下，Python 中的类是 type 类的实例。也就是说， type 是大多数内置的类和用户定义的类的元类。为了避免无限回溯，type 是其自身的实例。
object 类和 type 类之间的关系很独特，object 是 type 的实例，而 type 是 object 的子类。这种关系很神奇，无法用 Python 代码表述，因为定义其中一个之前另一个必须存在。
除了 type,标准库中海油一些别的元类，例如 ABCMeta 和 Enum。collections.Iterable 所属的类是 abc.ABCMeta。Iterable 是抽象类，而 ABCMeta 不是，Iterable 是 ABCMeta 的实例。
>>> import collections
>>> collections.Iterable.__class__
<class 'abc.ABCMeta'>
>>> import abc
>>> abc.ABCMeta.__class__
<class 'type'>
>>> abc.ABCMeta.__mro__
(<class 'abc.ABCMeta'>, <class 'type'>, <class 'object'>)
向上追溯，ABCMeta 最终所属的类也是 type.所有类都直接或间接地是 type 的实例，不过只有元类同时也是 type 的子类。若想理解元类，一定要知道这种关系：元类(如 ABCMeta) 从 type 类继承了构建类的能力。
我们要抓住的重点是，所有类都是 type 的实例，但是元类还是 type 的子类，因此可以作为制造类的工厂。具体来说，元类可以通过实现 __init__ 方法定制实例。元类的 __init__ 方法可以做到类装饰器能做的任何事情，但是作用更大。
定制描述符的元类
class LineItem(model.Entity):description = model.NonBlank()weight = model.Quantity()price = model.Quantity()def __init__(self, description, weight, price):self.description = descriptionself.weight = weightself.price = pricedef subtotal(self):return self.weight * self.priceclass EntityMeta(type):"""元类，用于创建带有验证字段的业务实体"""def __init__(cls, name, bases, attr_dict):super().__init__(name, bases, attr_dict)for key, attr in attr_dict.items():if isinstance(attr, Validated):type_name = type(attr).__name__attr.storage_name = '_{}#{}'.format(type_name, key)class Entity(metaclass=EntityMeta):"""带有验证字段的业务实体"""元类的特殊方法 __prepare__
在某些应用中，可能需要知道类的属性定义的顺序。 type 构造方法及元类的 __new__ 和 __init__ 方法都会受到计算的类的定义体，形式是名称到属性的映射。然而在默认情况下，那个映射是字典；也就是说，元类或类装饰器获得映射时，属性在类定义体中的顺序已经丢失了。
这个问题的解决办法是，使用 Python3 引入的特殊方法 __prepare__.这个特殊方法只在元类中有用，而且必须声明为类方法(即，要使用 @classmethod 装饰器定义)。解释器调用元类的 __new__ 方法之前会先调用 __prepare__ 方法，使用类定义体中的属性创建映射。__prepare__ 方法第一个参数是元类，随后两个参数分别是要构建的类的名称和基类组成的元组，返回值必须是映射。元类构建新类时，__prepare__ 方法返回的映射会传给 __new__ 方法的最后一个参数，然后再传给 __init__ 方法。
import collectionsclass EntityMeta(type):"""元类，用于创建带有验证字段的业务实体"""@classmethoddef __prepare__(metacls, name, bases):return collections.OrderedDict()def __init__(cls, name, bases, attr_dict):super().__init__(name, bases, attr_dict)cls._field_names = []for key, attr in attr_dict.items():if isinstance(attr, Validated):type_name = type(attr).__name__attr.storage_name = '_{}#{}'.format(type_name, key)cls._field_names.append(key)class Entity(metaclass=EntityMeta):"""带有验证字段的业务实体"""@classmethoddef field_names(cls):for name in cls._field_names:yield name
类作为对象
Python 数据模型为每个类定义了很多属性，其中三个属性在本书中已经见过多次： __mro__, __class__ 和 __name__.此外，还有以下属性。
cls.__bases__: 由类的基类组成的元组。cls.__qualname__: Python3.3 新引入的属性，其值是类或函数的限定名称，即从模块的全局作用域到类的点分路径。cls.__subclasses__():这个方法返回一个列表，包含类的直接子类。这个方法的实现使用了弱引用，防止在超类和子类(子类在__bases__属性中储存指向超类的强引用)之间出现循环引用。这个方法返回的列表中是内存里现存的子类。cls.mro(): 构建类时，如果需要获取储存在类属性__mro__中的超类元组，解释器会调用这个方法。元类可以覆盖这个方法，定制要构建的类解析方法顺序。