元编程，一个听起来特别酷的词，强大的Lisp在这方面是好手，对于Python，尽管没有完善的元编程范式，一些天才的开发者还是创作了很多元编程的魔法。Django的ORM就是元编程的一个很好的例子。
本篇的概念和例子皆在Python3.6环境下
一切都是对象
Python里一切都是对象（object），基本数据类型，如数字，字串，函数都是对象。对象可以由类（class）进行创建。既然一切都是对象，那么类是对象吗？
是的，类也是对象，那么又是谁创造了类呢？答案也很简单，也是类，一个能创作类的类，就像上帝一样，开启了万物之始。这样的类，称之为元类（classmeta）。
类的定义
对象是通过类创建的，这个很好理解。例如下面的代码：
class Bar(object): pass bar = Bar() print(bar, bar.__class__) # <__main__.Bar object at 0x101eb4630> <class '__main__.Bar'> print(Bar, Bar.__class__) # <class '__main__.Bar'> <class 'type'>
可以看见对象 bar 是类 Bar 创建的实例。然而 Bar，看起来却是由一个叫 type 的类创建的实例。即 bar <-- Bar < -- type。
上面的例子，对象是动态创建的，类则是通过关键字 class 声明定义的。class关键字背后的玄机是什么呢？
实际上，class Bar(object) 这样的代码，等价于 Bar = type('Bar', (objects, ), {})
即类 type 通过实例化创建了它的对象 Bar，而这个 Bar 恰恰是一个类。这样能创建类的类，就是 Python 的元类。
从创建 Bar 的代码上来看，元类 type 的 __init__ 方法有3个参数，
- 第一个是创建的类的名字
- 第二个是其继承父类的元类列表，
- 最后就是一个属性字典，即该类所具有的属性。
type 元类
type是小写，因而很容易误以为它是一个函数。通过help(type)可以看到它的定义如下：
class type(object):
"""
type(object_or_name, bases, dict)
type(object) -> the object's type
type(name, bases, dict) -> a new type
"""
def __init__(cls, what, bases=None, dict=None): # known special case of type.__init__
"""
type(object_or_name, bases, dict)
type(object) -> the object's type
type(name, bases, dict) -> a new type
# (copied from class doc)
"""
pass
@staticmethod # known case of __new__
def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown
""" Create and return a new object. See help(type) for accurate signature. """
pass
如前所述，__init__方法接受三个参数，type 实例化的过程，会创建一个新的类。创建类的代码来自 __new__ 方法，它的参数其实和 __init__，一样。至于它们之间有什么关系，后面再做介绍。目前只要知道，当调用 type 进行实例化的时候，会先自动调用 __new__ 方法，然后再接着调用 __init__方法，在类外面来看，最终会实例化一个对象，这个对象是一个类。
从 type 的定义来看，它继承 object，Python3的所有类，都继承来着 object，类type 也是 object 的实例，令人奇怪的是，object 既是类也是对象，它也是由 type实例化而来。有一种鸡生蛋，蛋生鸡的悖论。暂且先不管，只要知道所有类的顶级继承来自 object 就好。
自定义元类
既然元类可以创建类，那么自定义元类就很简单了，直接继承类 type 即可。先看下面一个例子：
class MyType(type): pass class Bar(object, metaclass=MyType): pass print(MyType, MyType.__class__) # <class '__main__.MyType'> <class 'type'> print(Bar, Bar.__class__) # <class '__main__.Bar'> <class '__main__.MyType'>
可以看到，Bar在声明的时候，指定了其元类，此时的类 Bar 的__class__属性不再是 type，而是 MyType。即之前定义 Bar 的代码不再是 Bar = type('Bar', (objects, ), {}), 而是 Bar = MyType('Bar', (objects, ), {})。创建的元类的代码是MyType = type('MyType', (objects, ), {})。
如果一个类没有显示的指定其元类，那么会沿着继承链寻找父类的元类，如果一直找不到，那么就使用默认的 type 元类。
元类冲突
每个类都可以指定元类，但是父类和子类的元类要是一条继承关系上的，否则会出现元类冲突。并且这个继承关系中，以继承最后面的元类为其元类。
元类的查找顺序大致为，先查看其继承的父类，找到父类的元类即停止。若直接父类没有元类，直到顶级父类 object ，此时父类（object）的元类是 type（basemetaclass），再看其自身有没有指定元类（submetaclass），如果指定了元类（submetaclass），再对比这个子元类（submetaclass）和父元类（basemetaclass），如果它们毫无继承关系，那么将会抛出元类冲突的错误。如果指定的子元类是父元类的父类，那么将会使用父元类，否则将使用期指定的子元类。
即 submetaclass <- basemetaclass使用 submetaclass 作为最终元类，
若 basemetaclass <- submetaclass, 使用 basemetaclass 作为最终元类,
两者无继承关系，抛出冲突。
有点像绕口令，且看代码例子
class MyType(type):
pass
# 等价于 MyType = type('MyType', (object, ), {})
class Bar(object, metaclass=MyType):
pass
# 等价于 Bar = MyType('Bar', (object, ), {})
class Foo(Bar):
pass
# 等价于 Foo = MyType('Foo', (Foo, object, ), {})
print(Bar, Bar.__class__) # <class '__main__.Bar'> <class '__main__.MyType'>
print(Foo, Foo.__class__) # <class '__main__.Foo'> <class '__main__.MyType'>
Bar的父元类（basemetaclass）type，指定子元类（submetaclass）是 MyType， MyType 继承自 type，所以Bar的元类是 MyType。
又如：
class MyType(type): pass class Bar(object, metaclass=MyType): pass class Foo(Bar, metaclass=type): pass print(Bar, Bar.__class__) # <class '__main__.Bar'> <class '__main__.MyType'> print(Foo, Foo.__class__) # <class '__main__.Foo'> <class '__main__.MyType'>
尽管 Foo 也指定了元类(submetaclass) type，可是其父类的元类（basemetaclass）是 MyType， MyType
是 type的子类，因此 Foo的元类抛弃了指定的(submetaclass) type，而是沿用了其父类的MyType。
当 submetaclass 和 basemetaclass 没有继承关系的时候，将会元类冲突
class MyType(type): pass class MyOtherType(type): pass class Bar(object, metaclass=MyType): pass class Foo(Bar, metaclass=MyOtherType): pass
运行代码，当定义的时候就会出现TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict)元类冲突的错误。
修改代码如下：
class MyType(type): pass class MyOtherType(MyType): pass class Bar(object, metaclass=MyType): pass class Foo(Bar, metaclass=MyOtherType): pass print(Bar, Bar.__class__) # <class '__main__.Bar'> <class '__main__.MyType'> print(Foo, Foo.__class__) # <class '__main__.Foo'> <class '__main__.MyOtherType'>
可以看到 Bar 和 Foo 分别有自己的元类，并且都符合继承关系中寻找。再调换一下元类看看：
class MyType(type): pass class MyOtherType(MyType): pass class Bar(object, metaclass=MyOtherType): pass class Foo(Bar, metaclass=MyType): pass print(Bar, Bar.__class__) # <class '__main__.Bar'> <class '__main__.MyOtherType'> print(Foo, Foo.__class__) # <class '__main__.Foo'> <class '__main__.MyOtherType'>
都使用了Foo还是使用了元子类作为元类。究其原因，其实也很好理解。定义父类的时候，使用了元类MyOtherType 。定义子类的时候，通过继承，找到了创建父类的元类，那么父类就是 MyOtherType 的实例。
如果使用 MyType 做为元类，那么他就是 MyType 的实例，MyType的实例会比MyOtherType具有的属性少，那么在继承链上，它又是 Bar的子类，这样看就是子类比父类还狭窄了，显然不是一个好的关系。即变成了下面的关系
Bar <- MyOtherType
| ↑
| |
↓ |Foo <- MyType
因此当 MyType 是 MyOtherType的父类的时候，即使 Foo 指定了 MyType作为元类，还是会被忽略，使用其父元类MyOtherType。
上面的线的箭头要一直，才能使用各自指定的元类，否则使用箭头指向的那个类作为元类。元类没有继承关系，元类冲突。
对象（类）实例化
目前为止，我们了解了类的定义，即类是如何被元类创建出来的，但是创建的细节尚未涉及。即元类是如何通过实例化创建类的过程。这也是对象创建的过程。
前文介绍了一个对象是通过类创建的，类对象是通过元类创建的。创建类中，会先调用元类的__new__方法，设置其名称，继承关系和属性，返回一个实例。然后再调用实例的__init__方法进行初始化实例对象。
class MyType(type):
def __init__(self, *args, **kwargs):
print('init ', id(self), args, kwargs)
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('new', id(cls), args, kwargs)
instance = super(MyType, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
print(id(instance))
return instance
class Bar(object, metaclass=MyType):
pass
运行代码可以看见输出：
new 4323381304 ('Bar', (<class 'object'>,), {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Bar'}) {}
4323382232
init 4323382232 ('Bar', (<class 'object'>,), {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Bar'}) {}
注意，上面代码仅关注 Bar 类的创建，即 Bar =MyType('Bar', (object, ), {})这个定义代码。MyType进行实例化创建 Bar的过程中，会先用 其 __new__ 方法，后者调用了父类 type的 __new__方法，并返回了元类的实例, 同时调用这个实例的__init__方法，后者对改实例对象进行初始化。这也就是为什么方法名为 __init__。
通常我们会在 __init__方法初始化一些实例对象的属性如果 __new__ 方法什么也不返回，那么 __init__ 方法是不会被调用的。
instance = super(MyType, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)， 有的地方也喜欢写成type.__new__或者type，前者是python中如何调用父类方法的问题，后者是直接使用type创建类的过程。比较推荐的写法还是使用 super 调用其父类的方法的方式。
类是元类的对象，普通类创建对象的过程，也是一样。因此，只要重写 __new__方法，还可以实现一个类还可以创建另外一个类的实例的魔法。
移花接木
重写 __new__ 方法，让其创建另外一个类的实例。
class Bar:
def __init__(self, name):
self.name = name
print('Bar init')
def say(self):
print('say: Bar {}'.format(self.name))
class Foo(object):
def __init__(self):
print('self {}'.format(self))
def __new__(cls, *args, **kwargs):
instance = super(Foo, cls).__new__(Bar, *args, **kwargs)
print('instance {}'.format(instance))
instance.__init__('a class')
return instance
def say(self):
print('say: Foo')
m = Foo()
print('m {}'.format(m))
m.say()
输出
instance <__main__.Bar object at 0x104033240>
Bar init
m <__main__.Bar object at 0x104033240>
say: Bar a class
在类 Foo 中，通过重写 __new__返回了一个 Bar 类的实例对象，然后调用 Bar 实例的 __inti__ 方法初始化，由于返回了 bar 实例，因此 Foo 的实例没有被创建，因此也不会调用它的实例方法 __inti__ 。这样就把 移花（Bar）接木（Foo）上了。
也许有人会觉得这样的诡异魔法有什么用呢？实际上，Tornado框架使用了这样的技术实现了一个叫 Configurable 的工厂类，用于创建不同网络IO下的epoll还是select模型。有兴趣可以参考其实现方式。
元类的应用
讨论了那么多原理的东西，最后肯定是要应用到实际中才有意义。既然类可以被动态的创建，那么很多定义在类的方法，岂不是也可以被动态的创建了呢。这样就省去了很多重复工作，也能实现酷酷的元编程。
元类可以创建单例模式，也可以用来实现 ORM，下面介绍的是Django使用元类实现的查找方式。更经典的model定义网上有很多例子，就不再介绍了。下面介绍一个model通过manger管理器实现查询方法的例子
import inspect
class QuerySet:
def get(self, *args, **kwargs):
print('get method')
return self
def filter(self, *args, **kwargs):
print('filter method')
return self
class BaseManager:
def __init__(self):
pass
@classmethod
def from_queryset(cls, queryset_class, class_name=None):
if class_name is None:
class_name = '%sFrom%s' % (cls.__name__, queryset_class.__name__)
class_dict = {
'_queryset_class': queryset_class,
}
class_dict.update(cls._get_queryset_methods(queryset_class))
return type(class_name, (cls,), class_dict)
def get_queryset(self):
return self._queryset_class()
@classmethod
def _get_queryset_methods(cls, queryset_class):
def create_method(name, method):
def manager_method(self, *args, **kwargs):
return getattr(self.get_queryset(), name)(*args, **kwargs)
manager_method.__name__ = method.__name__
manager_method.__doc__ = method.__doc__
return manager_method
new_methods = {}
for name, method in inspect.getmembers(queryset_class, predicate=inspect.isfunction):
if hasattr(cls, name):
continue
queryset_only = getattr(method, 'queryset_only', None)
if queryset_only or (queryset_only is None and name.startswith('_')):
continue
new_methods[name] = create_method(name, method)
return new_methods
class Manager(BaseManager.from_queryset(QuerySet)):
pass
class ModelMetaClass(type):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
name, bases, attrs = args
attrs['objects'] = Manager()
return super(ModelMetaClass, cls).__new__(cls, name, bases, attrs)
class Model(object, metaclass=ModelMetaClass):
pass
class User(Model):
pass
User.objects.get()
User.objects.filter()
User.objects.filter().get()
这样model就用使用期管理器Manger 下的方法了。通过model的元类ModelMetaClass，定义model的时候，就初始化了一个 Manger对象挂载到Model下面，而定义Manger的时候，也通过元类将QuerySet下的查询方法挂载到Manger下了。
总结
Python里一切都是对象，对象都是由类进行创建实例化而来。既然一切是对象，那么类也是对象，而类这种对象又是由一种更高级类创建而来，即所谓的元类。
元类可以创建类，Python默认的元类是 type。通过继承type，可以自定义元类，在自定义元类的时候定义或者重载 __new__，可以创建该类的实例对象，同时也可以修改类创建对象的行为。类通过 __new__创建实例对象，然后调用实例对象的 __init__初始化实例对象。
在使用自定义元类的时候，子类的的元类和父类的元类有关系，前者指定的元类必须和父类的元类是一个继承关系上的，否则会出现元类冲突。子类选取元类的取决于指定的元类和父元类的继承关系，子元类若是父元类的子类，则指定的元类为子元类，否则将会被忽略，使用父元类为其元类。
元类是元编程的一种技术手段，常用于实现工厂模式的策略。通过定义元类动态创建类和展开，可以实现很多设计精妙的应用。ORM 正式其中一种常用的方法。
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