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Python 中的元编程
 
356 次浏览     评价:  
 2018-7-11 
 
编辑推荐:
文章来源于ibm,说明了 Python 中的类型为何会比只返回对象的类更重要。Python 中进行元编程的方法,以及元编程如何简化。

稍作反思

如果您使用 Python 进行编程已经有段时间,可能知道一切都是对象,而类创建了这些对象。但是,如果一切都是对象(类也是对象),那么谁来创建这些类呢?这就是我要解答的问题。

我们来验证一下上述说法是否正确:

>>> class SomeClass:
... pass
>>> some_object = SomeClass()
>>> type(some_obj)
<__main__.SomeClass instance at 0x7f8de4432f80>

因此,在对象上调用的 type 函数返回该对象的类。

>>> import inspect
>>>inspect.isclass(SomeClass)
True
>>>inspect.isclass(some_object)
False
>>>inspect.isclass(type(some_object))
True

如果将类传递给 inspect.isclass,它就会返回 True,否则即返回 False。因为 some_object 不是类(它是 SomeClass 类的实例),所以 inspect.isclass 返回 False。又因为 type(some_object) 返回 some_object 的类,所以 inspect.isclass(type(some_object)) 返回 True:

>>> type(SomeClass)
<type 'classobj'>>>>
inspect.isclass(type(SomeClass))
True

在 Python 3 中,所有类在默认情况下从 Classobj 类继承。现在,一切都说得通了。但 classobj 又该如何解释?我们来开开眼:

>>> type(type(SomeClass))
<type 'type'>
>>>inspect.isclass(type(type(SomeClass)))
True
>>>type(type(type(SomeClass)))
<type 'type'>
>>>isclass(type(type(type(SomeClass))))
True

发现了吗?事实证明,一开始的说法(一切都是对象)并不完全正确。下面是更准确的说法:

除 type 之外,Python 中的一切都是对象,它们要么是类的实例,要么是元类的实例。

验证这一点:

>>> some_obj = SomeClass()
>>> isinstance(some_obj,SomeClass)
True
>>> isinstance(SomeClass, type)
True

现在,我们知道了实例是实例化的类,而类是元类的实例。

type 并不是我们所想的那样

type 本身是类,也是自己的类型。它是一个元类。元类用于实例化并定义类的行为,就像类用于实例化并定义实例的行为一样。

type 是 Python 使用的内置元类。为改变 Python 中类的行为(比如,SomeClass 的行为),我们可以通过继承 type 元类,定义一个自定义元类。元类是在 Python 中进行元编程的一种方法。

定义了某个类后会发生什么情况?

我们首先回顾下已知的内容。Python 程序的基本构建块是:

语句

函数

语句用于在程序中执行实际的工作。语句可以在全局范围(模块级别)或局部范围(限于函数内)执行。函数类似代码的基本单元,由用于完成特定任务的一个或多个语句以某种顺序构成。可以在模块级别定义函数,也可以将函数定义为类的方法。类为函数提供面向对象的编程方法。它们定义对象如何进行实例化以及对象的特征(属性和方法)。

类的名称空间被分层为不同的字典。例如:

>>> class SomeClass:
... class_var = 1
... def __init__(self):
... self.some_var = 'Some value'

>>> SomeClass.__dict__
{'__doc__': None,
'__init__': <function __main__.__init__>,
'__module__': '__main__',
'class_var': 1}

>>> s = SomeClass()

>>> s.__dict__
{'some_var': 'Some value'}

以下是每次遇到关键字类时发生的情况:

类的主体(语句和函数)被隔离。

创建类的名称空间字典(但尚未填充)。

先执行类的主体,然后使用所有属性、定义的方法以及与类有关的其他一些有用信息来填充名称空间字典。

在基类或要创建的类的元类挂钩(稍后解释)中确定元类。

然后,通过类的名称、基类和属性调用元类,对其进行实例化。

因为 type 是 Python 中的默认元类,所以可以在 Python 中使用 type 来创建类。

type 的另一面

通过一个参数调用 type 时,会生成现有类的 type 信息。通过三个参数调用 type 时,会创建一个新的类对象。调用 type 时,参数是类名、基类列表以及指定类的名称空间的字典(所有字段和方法)。

所以:

>>> class SomeClass: pass

等同于:

>>> SomeClass = type('SomeClass', (), {})

以及:

class ParentClass:
pass
class SomeClass(ParentClass):
some_var = 5
def some_function(self):
print("Hello!")

实际等同于:

def some_function(self):
print("Hello")
ParentClass = type('ParentClass', (), {})
SomeClass = type('SomeClass',
[ParentClass],
{'some_function': some_function,
'some_var':5})

因此,通过使用自定义元类而不是 type,我们可以将某种行为注入到不太可能的类中。但是在实现元类来改变行为之前,我们来看一下在 Python 中进行元编程更为常见的方法。

装饰器:在 Python 中进行元编程的常见例子

装饰器是用于改变函数或类的行为的一种方法。装饰器的用法类似如下:

@some_decorator
def some_func (*args, **kwargs):
pass

some_func 包装的 @some_decorator 只是语法糖的代表 。我们知道在 Python 中,函数和类(metaclass 类型除外)都是对象,也就是说它们可以:

分配给某个变量

复制

作为参数传递给其他函数

前面的语法实际等同于:

some_func = some_decorator(some_func)

您可能想知道 some_decorator 是如何定义的:

def some_decorator(f):
"""
The decorator receives function as a parameter.
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
# doing something before calling the function
f(*args, **kwargs)
# doing something after the function is called
return wrapper

我们假设自己有一个从 URL 访存已提取数据的函数。我们从中访存数据的服务器具备调节机制,如果它检测到在相同时间间隔内从某个 IP 地址传入大量请求,就会进行调节。所以,为了让提取器像人类一样,我们愿意等待随机长度的时间,然后再提交请求以欺骗服务器。 能否使装饰器也做到这样?我们来看一下:

from functools import wraps
import random
import time
def wait_random (min_wait = 1, max_wait= 30):
def inner_function(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
time.sleep (random.randint (min_ wait, max_ wait ) )
return func (*args, **kwargs)
return wrapper
return inner_ function
@wait_random (10, 15)
def function_ to_ scrape():
# some scraping stuff

您对 Inner_function 和 @wraps 装饰器可能有点陌生。如果您仔细查看就会发现,inner_function 与我们前面定义的 some_decorator 类似。 Wait_random 中的另一层包装也支持将参数传递到装饰器(min_wait 和 max_wait)。@Wraps 是个不错的装饰器,可以复制 func 的元数据(比如名称、文档字符串以及函数属性)。如果不使用这些,我们就无法从 help(func) 等函数调用获得有用的结果,因为在这种情况下,它会返回 wrapper 而不是 func 的文档字符串和信息。

但是,如果我们拥有 scraper 类以及多个此类函数会怎样:

class Scraper:
def func_to_scrape_1(self):
# some scraping stuff
pass
def func_to_scrape_2(self):
# some scraping stuff
pass
def func_to_scrape_3(self):
# some scraping stuff
pass

一种选择就是使用 @wait_random 单独包装所有函数。但我们可以做得更好:我们可以创建一个类装饰器。方法就是遍历类名称空间,确定函数,然后通过装饰器包装这些函数。

def classwrapper(cls):
for name, val in vars (cls).items():
# `callable` return `True` if the argument is callable
# i.e. implements the `__call`
if callable(val):
# instead of val, wrap it with our decorator.
setattr (cls, name, wait_random()(val))
return cls

现在,您可以使用 @classwrapper 包装整个类。但是,如果存在多个 scraper 类或者 scraper 的多个子类会怎样?您可以对这些类单独使用 @classwrapper,或者在这种情况下,也可以创建元类。

元类

编写自定义元类分为两个步骤:

1.编写元类类型的子类。

2.使用元类挂钩将新元类插入到类创建流程中。

我们使 type 类实现子类化,并修改魔术方法,比如 __init__、__new__、__prepare__ 以及 __call__,以便在创建类时修改类的行为。这些方法包含基类、类名、属性及其值等方面的信息。在 Python 2 中,元类挂钩是称为 __metaclass__ 的类中的静态字段。在 Python 3 中,您可以将元类指定为类的基类列表中的一个 metaclass 参数。

>>> class CustomMetaClass(type):
... def __init__ (cls, name, bases, attrs):
... for name, value in attrs.items():
# do some stuff
... print('{} :{}'.format(name, value))
>>> class SomeClass:
... # the Python 2.x way
... __metaclass__ = CustomMetaClass
... class_attribute = "Some string"
__module__ :__main__
__metaclass__ :<class '__main__.CustomMetaClass'>
class_attribute :Some string

由于 CustomMetaClass 的 __init__ 方法中的 print 语句,这些属性将会自动打印。我们假设您在 Python 项目中有个令人讨厌的合作者,此人更喜欢使用 camelCase 来命名类属性和方法。您知道这样不好,该合作者应该使用 snake_case(毕竟,这是 Python!)。我们能否编写元类,将所有这些 camelCase 属性更改为 snake_case?

def camel_to_snake(name):
"""
A function that converts camelCase to snake_case.
Referred from: https://stackoverflow.com /questions /1175208 /elegant-python- function -to-convert-camelcase -to-snake-case
"""
import re
s1 = re.sub('(.)([A-Z][a-z]+)', r'\1_\2', name)
return re.sub ('([a-z0-9])([A-Z])', r'\1_\2', s1).lower()
class SnakeCaseMetaclass(type):
def __new__ (snakecase_metaclass, future_class_name,
future_ class_parents, future_class_attr):
snakecase_attrs = {}
for name, val in future_class_attr.items():
snakecase_attrs [camel_to_snake(name)] = val
return type (future_class_name, future_ class_ parents ,
snakecase_attrs)

您可能想知道我们在这里为什么使用 __new__ 而不是 __init__。__new__ 实际上是创建实例的第一步。它负责返回类的新实例。而在另一方面,__init__ 则不会返回任何内容。它只负责在创建实例后对其进行初始化。请牢记一条简单的经验法则:当需要控制新实例的创建时使用 new,而在需要控制新实例的初始化时则使用 init。

在元类中实现 __init__ 并不常见,因为它不是那么强大 — 在实际调用 __init__ 之前,已经构造了类。您可以将其视为具有一个类装饰器,但不同点在于:在构建子类时会运行 __init__,而不会为子类调用类装饰器。

因为我们的任务包括创建新实例(防止这些 camelCase 属性潜入类中),所以覆盖自定义 SnakeCaseMetaClass 中的 __new__ 方法。我们来确认下它是否运行:

>>> class SomeClass (metaclass = SnakeCase Metaclass ):
... camelCaseVar = 5
>>> SomeClass.camelCaseVar
AttributeError: type object 'SomeClass' has no attribute 'camelCaseVar'
>>> SomeClass.camel_case_var
5

它已运行!现在,您已了解了如何在 Python 中编写和使用元类。我们再来探究一下这有何用途。

在 Python 中使用元类

您可以使用元类对属性、方法及其值执行不同的准则。前面例子(使用 snake_case)的类似示例包括:

值的域限制

隐式转换自定义类的值(您可能希望向用户隐藏编写类的所有这些复杂方面)

执行不同的命名约定和样式准则(比如,“每种方法都应有一个文档字符串”)

向类添加新的属性

在类定义本身中定义所有这种逻辑时使用元类,主要原因就是为了避免在整个代码库中出现重复代码。

元类的实际使用

因为在子类中会继承元类,所以元类解决了代码冗余(不要重复自己 — DRY)这一实际问题。 通常情况下,在生成类对象的同时,通过执行额外操作或添加额外代码,元类也可以帮助提取有关类创建的复杂逻辑。元类的一些实际用例包括:

抽象基类

类的注册

在库和框架中创建 API

我们来具体看一下每个示例。

抽象基类

抽象基类是只能被继承而不会被实例化的类。Python 具有以下内容:

from abc import ABCMeta, abstractmethod
class Vehicle(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def refill_tank(self, litres):
pass
@abstractmethod
def move_ahead(self):
pass

我们来创建一个从 Vehicle 类继承的 Truck 类:

class Truck(Vehicle):
def __init__ (self, company, color, wheels):
self.company = company
self.color = color
self.wheels = wheels
def refill_tank(self, litres):
pass
def move_ahead(self):
pass

请注意,我们没有实现抽象方法。我们来看下如果尝试实例化 Truck 类的对象会发生什么情况:

>>> mini_truck = Truck("Tesla Roadster", "Black", 4)

TypeError: Can't instantiate abstract class Truck with abstract methods move_ahead, refill_tank

可以通过在 Truck 类中定义两种抽象方法来修复这个问题:

class Truck(Vehicle):
def __init__(self, company, color, wheels):
self.company = company
self.color = color
self.wheels = wheels
def refill_tank(self, litres):
pass
def move_ahead(self):
pass
>>> mini_truck = Truck("Tesla Roadster", "Black", 4)
>>> mini_truck
<__main__.Truck at 0x7f881ca1d828>

类的注册

为理解这一点,我们以某个服务器上的多个文件处理程序为例。想法就是能够根据文件格式快速找到正确的处理程序类。我们将创建处理程序字典,让 CustomMetaclass 注册在代码中遇到的不同处理程序:

handlers = {}
class CustomMetaclass(type):
def __new__ (meta, name, bases, attrs):
cls = type.__new__(meta, name, bases, attrs)
for ext in attrs ["formats"]:
handlers[ext] = cls
return cls
class Handler (metaclass=CustomMetaclass):
formats = []
# common stuff for all kinds of file format handlers
class ImageHandler(Handler):
formats = ["jpeg", "png"]
class AudioHandler(Handler):
formats = ["mp3", "wav"]
>>> handlers
{'mp3': __main__.AudioHandler,
'jpeg': __main__.ImageHandler,
'png': __main__.ImageHandler,
'wav': __main__.AudioHandler}

现在,根据文件格式,我们很容易就知道要使用哪个处理程序类。一般来说,无论何时需要维护存储类特征的某种数据结构,都可以使用元类。

创建 API

由于元类能够防止子类中的逻辑冗余,能够隐藏用户无需知道的自定义类创建逻辑,因此元类在框架和库中得到广泛应用。这为减少样板和拥有更出色的 API 创造了一些值得注意的机会。例如,思考一下 Django ORM 的这个使用片段:

>>> from from django.db import models
>>> class Vehicle(models.Model):
... color = models.CharField (max_length=10)
... wheels = models.IntegerField()

我们在此创建了一个 Vehicle 类,它从 Django 包中的 models.Model 类继承而来。在该类的内部,我们定义了几个字段(color 和 wheels)来表示车辆的特征。现在,我们尝试实例化刚刚所创建类的对象。

>>> four_wheeler = Vehicle(color="Blue", wheels= "Four" )
# Raises an error
>>> four_wheeler = Vehicle(color="Blue", wheels= 4)
>>> four_wheeler.wheels
4

作为创建车辆模型的用户,我们只需从 models.Model 类继承,然后编写一些高级语句。其余工作(比如创建数据库挂钩,提出无效值错误,返回 int 类型而不是 models.IntegerField)则由 model.Models 类以及它使用的元类在后台完成。

总结

在本教程中,您了解了 Python 中的实例、类以及元类之间的关系。您学习了元编程知识,这是一种操纵代码的方法。我们讨论了函数装饰器和类装饰器,二者是将自定义行为注入到类和方法中的一种方式。然后,我们通过使 Python 的默认 type 元类子类化,实现了自定义元类。最后,我们介绍了元类的一些实际用例。是否使用元类这个问题在网上饱受争议,但是现在,对于某种问题是否利用元编程才能更好地解决,您应该可以更轻松地展开分析并得出答案。

   
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