改变python对象规则的黑魔法metaclass
今天小明哥要分享的主题是：改变类定义的神器-metaclass
看到标题，你可能会想改变类的定义有什么用呢？什么时候才需要使用metaclass呢？
今天我将带大家设计一个简单的orm框架，并简单剖析一下YAML这个序列化工具的原理。
Python类的上帝-type
说到metaclass，我们首先必须清楚一个最基础的概念就是对象是类的实例，而类是type的实例，重复一遍：
对象是类的实例 类是type的实例
在面向对象的编程模型中，类就相当于一个房子的设计图纸，而对象则是根据这个设计图纸建出来的房子。
下图中，玩具模型就可以代表一个类，而具体生产出来的玩具就可以代表一个对象：
总之，类就是创建对象的模板。
而type又是创建类的模板，那么我们就可以通过type创建自己想要的类。
比如定义一个 Hello 的 class：
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。
type()函数既可以查看一个类型或变量的类型，也可以根据参数创建出新的类型，比如上面那段类的定义本质上就是：
def hello(self, name='world'):
print('Hello, %s.' % name)
Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=hello))
type()函数创建class 对象，依次传入 3 个参数：
class 类的名称；
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以及字段名称与对应的值，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，我们肯定都是用 class Xxx... 来定义类，但是type() 函数允许我们动态创建出类来，这意味着Python这门动态语言支持运行期动态创建类。你可能感受不到这有多强大，要知道想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到底是什么
那type和metaclass有什么关系呢？metaclass到底是什么呢？
我认为metaclass 其实就是type或type的子类，通过继承type，重载__call__运算符，便可以在class类对象创建时作出一些修改。
对于类 MyClass：
class MyClass():
pass
其实相当于：
class MyClass(metaclass = type):
pass
一旦我们把它的 metaclass 设置成 MyMeta：
class MyClass(metaclass = MyMeta):
pass
MyClass 就不再由原生的 type 创建，而是会调用 MyMeta 的__call__运算符重载。
class = type(classname, superclasses, attributedict)
## 变为了
class = MyMeta(classname, superclasses, attributedict)
对于具有继承关系的类：
class Foo(Bar):
pass
Python做了如下的操作：
Foo中有__metaclass__这个属性吗？如果是，Python会通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类(对象) 如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在Bar（父类）中寻找__metaclass__属性，并尝试做和前面同样的操作。 如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。 如果还是找不到__metaclass__，Python就会用内置的type来创建这个类对象。
假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__：
class UpperAttrMetaClass(type):
## __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
## __new__是用来创建对象并返回之的方法
## 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
## 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建
## 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__
## 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
## 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
def __new__(cls, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
##遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
newAttr = {}
for name,value in future_class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
newAttr[name.upper()] = value
## 方法1：通过'type'来做类对象的创建
## return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)
## 方法2：复用type.__new__方法，这就是基本的OOP编程
## return type.__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr)
## 方法3：使用super方法
return super(UpperAttrMetaClass, cls).__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr)
class Foo(object, metaclass = UpperAttrMetaClass):
bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar'))
## 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))
## 输出:True
f = Foo()
print(f.BAR)
## 输出:'bip'
简易ORM框架的设计
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。
现在设计一下ORM框架的调用接口，比如用户想通过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='xiaoxiaoming', email='test@orm.org', password='my-pwd')
## 保存到数据库：
u.save()
上面的接口通过常规方法很难或几乎很难实现，但通过metaclass就会相对比较简单。核心思想就是通过metaclass修改类的定义，将类的所有Field类型的属性，用一个额外的字典去保存，然后从原定义中删除。对于User创建对象时传入的参数（id=12345, name='xiaoxiaoming'等）可以模仿字典的实现或直接继承dict类保存起来。
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。
首先定义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，编写ModelMetaclass：
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name == 'Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
print('Found model: %s' % name)
mappings = dict()
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
attrs['__mappings__'] = mappings ## 保存属性和列的映射关系
attrs.setdefault('__table__', name) ## 当未定义__table__属性时，表名直接使用类名
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__.items():
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))
在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：
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（避免实例的属性遮盖类的同名属性）；当类中未定义 __table__字段时，直接将类名保存到__table__字段中作为表名。
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。
测试：
u = User(id=12345, name='xiaoxiaoming', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()
输出如下：
Found model: User
Found mapping: id ==>
Found mapping: name ==>
Found mapping: email ==>
Found mapping: password ==>
SQL: insert into User (id,username,email,password) values (?,?,?,?)
ARGS: [12345, 'xiaoxiaoming', 'test@orm.org', 'my-pwd']
测试2：
class Blog(Model):
__table__ = 'blogs'
id = IntegerField('id')
user_id = StringField('user_id')
user_name = StringField('user_name')
name = StringField('user_name')
summary = StringField('summary')
content = StringField('content')
b = Blog(id=12345, user_id='user_id1', user_name='xxm', name='orm框架的基本运行机制', summary="简单讲述一下orm框架的基本运行机制",
content="此处省略一万字...")
b.save()
输出：
Found model: Blog
Found mapping: id ==>
Found mapping: user_id ==>
Found mapping: user_name ==>
Found mapping: name ==>
Found mapping: summary ==>
Found mapping: content ==>
SQL: insert into blogs (id,user_id,user_name,user_name,summary,content) values (?,?,?,?,?,?)
ARGS: [12345, 'user_id1', 'xxm', 'orm框架的基本运行机制', '简单讲述一下orm框架的基本运行机制', '此处省略一万字...']
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。
YAML序列化工具的实现原理浅析
YAML是一个家喻户晓的 Python 工具，可以方便地序列化 / 逆序列化结构数据。
官方文档：https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation
安装：
pip install pyyaml
YAMLObject 的任意子类支持序列化和反序列化（serialization & deserialization）。比如说下面这段代码：
import yaml
class Monster(yaml.YAMLObject):
yaml_tag = '!Monster'
def __init__(self, name, hp, ac, attacks):
self.name = name
self.hp = hp
self.ac = ac
self.attacks = attacks
def __repr__(self):
return f"{self.__class__.__name__}(name={self.name}, hp={self.hp}, ac={self.ac}, attacks={self.attacks})"
monster1 = yaml.load("""
--- !Monster
name: Cave spider
hp: [2,6]
ac: 16
attacks: [BITE, HURT]
""")
print(monster1, type(monster1))
monster2 = Monster(name='Cave lizard', hp=[3, 6], ac=16, attacks=['BITE', 'HURT'])
print(yaml.dump(monster2))
运行结果：
Monster(name=Cave spider, hp=[2, 6], ac=16, attacks=['BITE', 'HURT']) '__main__.Monster'>
!Monster
ac: 16
attacks: [BITE, HURT]
hp: [3, 6]
name: Cave lizard
这里面调用统一的 yaml.load()，就能把任意一个 yaml 序列载入成一个 Python Object；而调用统一的 yaml.dump()，就能把一个 YAMLObject 子类序列化。
对于 load() 和 dump() 的使用者来说，他们完全不需要提前知道任何类型信息，这让超动态配置编程成了可能。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，我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，经常是今天我要实验场景 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，就可以让引擎根据配置文件，动态加载所需要的 Python 类。
对于 YAML 的使用者也很方便，只要简单地继承 yaml.YAMLObject，就能让你的 Python Object 具有序列化和逆序列化能力。
据说即使是在大厂 Google 的 Python 开发者，发现能深入解释 YAML 这种设计模式优点的人，大概只有 10%。而能知道类似 YAML 的这种动态序列化 / 逆序列化功能正是用 metaclass 实现的人，可能只有 1% 了。而能够将YAML 怎样用 metaclass 实现动态序列化 / 逆序列化功能讲出一二的可能只有 0.1%了。
对于YAMLObject 的 load和dump() 功能，简单来说，我们需要一个全局的注册器，让 YAML 知道，序列化文本中的 !Monster 需要载入成 Monster 这个 Python 类型，Monster 这个 Python 类型需要被序列化为!Monster 标签开头的字符串。
一个很自然的想法就是，那我们建立一个全局变量叫 registry，把所有需要逆序列化的 YAMLObject，都注册进去。比如下面这样：
registry = {}
def add_constructor(target_class):
registry[target_class.yaml_tag] = target_class
然后，在 Monster 类定义后面加上下面这行代码：
add_constructor(Monster)
这样的缺点很明显，对于 YAML 的使用者来说，每一个 YAML 的可逆序列化的类 Foo 定义后，都需要加上一句话add_constructor(Foo)。这无疑给开发者增加了麻烦，也更容易出错，毕竟开发者很容易忘了这一点。
更优雅的实现方式自然是通过metaclass 解决了这个问题，YAML 的源码正是这样实现的：
class YAMLObjectMetaclass(type):
def __init__(cls, name, bases, kwds):
super(YAMLObjectMetaclass, cls).__init__(name, bases, kwds)
if 'yaml_tag' in kwds and kwds['yaml_tag'] is not None:
cls.yaml_loader.add_constructor(cls.yaml_tag, cls.from_yaml)
cls.yaml_dumper.add_representer(cls, cls.to_yaml)
## 省略其余定义
class YAMLObject(metaclass=YAMLObjectMetaclass):
yaml_loader = Loader
yaml_dumper = Dumper
## 省略其余定义
可以看到，YAMLObject 把 metaclass 声明成了 YAMLObjectMetaclass，YAMLObjectMetaclass则会改变YAMLObject类和其子类的定义，就是下面这行代码将YAMLObject 的子类加入到了yaml的两个全局注册表中：
cls.yaml_loader.add_constructor(cls.yaml_tag, cls.from_yaml)
cls.yaml_dumper.add_representer(cls, cls.to_yaml)
YAML 应用 metaclass，拦截了所有 YAMLObject 子类的定义。也就是说，在你定义任何 YAMLObject 子类时，Python 会强行插入运行上面这段代码，把我们之前想要的add_constructor(Foo)和add_representer(Foo)给自动加上。所以 YAML 的使用者，无需自己去手写add_constructor(Foo)和add_representer(Foo)。
总结
这次分享主要是简单的浅析了 metaclass 的实现机制。通过实现一个orm框架并解读 YAML 的源码，相信你已经对metaclass 有了不错的理解。
metaclass 是 Python 黑魔法级别的语言特性，它可以改变类创建时的行为，这种强大的功能使用起来务必小心。
