函数是对象
在Python中,一切皆为对象。我们之前常用的函数,本身也是一个实例化对象。
# ==== 函数也是对象 ====def func(): passprint(func.__class__)# ==== 我们还可以为函数对象进行增加属性的操作:虽然没人这样做 ====func.x = "随便写的: x"func.y = "随便写的: y"print(func.x)print(func.y)# ==== 执行结果 ==== Ps:可以看到,函数是类function的实例对象。这充分验证了Python中一切皆对象的概念。"""<class 'function'>随便写的: x随便写的: y"""
类也是对象
我们使用
class
定义出的类,本身也是某一个类的实例对象... 我知道这可能很颠覆三观。但是事实如此...
type
类是所有类的元类,即metaclass
...
# ==== 类也是对象 ====class Foo(object): passprint(Foo.__class__)print(object.__class__)print(dict.__class__)print(list.__class__)# ==== 执行结果 ==== Ps:可以看见,不管是自定义的类,还是Python自带的类,甚至是object类,都是type类的实例对象。"""<class 'type'><class 'type'><class 'type'><class 'type'>"""
什么是元类
经过上面的例子,我们可以看到所有类都是由
type
类进行实例化而得到的,因此。元类即是对类进行实例化的类。元类的作用:
1.用于生产出类对象
2.用于生产出类对象的实例对象
浅析class内部机制
一个类定义后发生的4件事
我们使用
class
定义一个类,实际底层都是由type
类进行实例化的。那么对于一个类定义后发生的事情总体有以下四步:1.拿到类名。
2.拿到类的基类。
3.执行类体代码,创建类的局部命名空间。
4.调用元类,默认为
type
类,得到实例化出的类对象。

# ==== 常规定义类 ====class People(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def say(self): print("{0}:{1}".format(self.name, self.age))# ==== 测试 ====print(People.__dict__)p1 = People("Yunya",18)p1.say()# ==== 执行结果 ===="""{'__module__': '__main__', '__init__': <function People.__init__ at 0x0000029FBF9DFF70>, 'say': <function People.say at 0x0000029FC7DA6700>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'People' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'People' objects>, '__doc__': None}Yunya:18"""
常规定义类

# ==== 一个类定义后发生的4件事 ====# 类有三大特征:# 1、类名class_name = "People"# 2、类的基类class_bases = (object,) # <-- 注意,必须逗号分隔。tuple类型# 3、执行类体代码拿到类的命名空间class_dic = {} # <-- 类的局部命名空间class_body = """def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = agedef say(self): print("{0}:{1}".format(self.name,self.age))"""exec(class_body,{},class_dic) # 位置1:执行的代码,位置2:全局命名空间,位置3,执行代码期间出现的局部命名空间的变量全部存放于此print(class_dic) # 该字典中存放了类中的变量名对应的内存地址。# 4、调用元类People = type(class_name,class_bases,class_dic)# ==== 测试 ====p1 = People("Yunya",18)p1.say() # 可以成功执行!# ==== 执行结果 ==== Ps:虽然可以用这种方式来实例化出类对象,但是我们并不推荐这样做。相比于直接使用class机制,这样做法显得复杂并且对比class_dic与People.__dict__来看明显使用class机制会完善的多。"""{'__init__': <function __init__ at 0x000001908A7B61F0>, 'say': <function say at 0x000001908AA0FF70>}Yunya:18"""
一个类定义后发生的4件事

#exec:三个参数#参数一:包含一系列python代码的字符串#参数二:全局作用域(字典形式),如果不指定,默认为globals()#参数三:局部作用域(字典形式),如果不指定,默认为locals()#可以把exec命令的执行当成是一个函数的执行,会将执行期间产生的名字存放于局部名称空间中g={ 'x':1, 'y':2}l={}exec('''global x,zx=100z=200m=300''',g,l)print(g) #{'x': 100, 'y': 2,'z':200,......}print(l) #{'m': 300}
exec参数补充
自定义元类
元类如何生产出类对象
我们继续探讨关于上节标黄的地方。元类如何生产出类对象。
元类生产出类对象会经过两个步骤:
1.调用 元类自己的
__new__
方法(创建出空的对象)2.调用 元类自己的
__init__
方法(将空对象构造为类对象,可以理解为为其__dict__
填充数据)注意:
__new__
方法其实是在__init__
方法之前执行的。因为我们之前在学习__init__
方法中可以看到参数self是一个空对象,这个空对象实际上就是
__new__
制造出的。

# ==== 元类如何生产出类对象 ====class MetaClass(type): # <-- 必须继承type类,才会被视为一个元类 """自定义元类""" def __new__(cls, *args, **kwargs): """ cls ---> 类本身(空的) args ---> ("类名",(类的继承关系,),{类的局部命名空间}) kwargs ---> 空 """ print("MetaClass.__new__ --> cls \n",cls) print("MetaClass.__new__ --> args \n",args) print("MetaClass.__new__ --> kwargs \n",kwargs) # return super().__new__(cls,*args,**kwargs) # 注意,此时必须将属性全部传入。因为现在的对象是个空对象,或者可以采取下面的方式 return type.__new__(cls,*args,**kwargs) # 让父类 type 为我们造出空对象 def __init__(self,*args,**kwargs): """ cls ---> 类本身(空的) args ---> ("类名",(类的继承关系,),{类的局部命名空间}) kwargs ---> 空 """ print("MetaClass.__init__ --> self \n",self) print("MetaClass.__init__ --> args \n",args) print("MetaClass.__init__ --> kwargs \n",kwargs) super(MetaClass, self).__init__(*args,**kwargs) # 让父类 __init__ 为我们将空对象转换为类对象class People(object,metaclass=MetaClass): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def say(self): print("{0}:{1}".format(self.name, self.age))# ==== 执行结果 ===="""MetaClass.__new__ --> cls <class '__main__.MetaClass'>MetaClass.__new__ --> args ('People', (<class 'object'>,), {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'People', '__init__': <function People.__init__ at 0x000001FC34DC7670>, 'say': <function People.say at 0x000001FC34DC7790>})MetaClass.__new__ --> kwargs {}MetaClass.__init__ --> self <class '__main__.People'>MetaClass.__init__ --> args ('People', (<class 'object'>,), {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'People', '__init__': <function People.__init__ at 0x000001FC34DC7670>, 'say': <function People.say at 0x000001FC34DC7790>})MetaClass.__init__ --> kwargs {}"""
类如何生产出类对象
元类如何生产出类对象的实例对象
当造好的类对象试图使用 类名() 的方式进行实例化,会发生以下几件事。
1.类对象调用元类下的
__call__
方法。2.元类下的
__call__
方法会去调用类对象下的__new__
方法创建空对象3.元类下的
__call__
方法会去调用类对象下的__init__
方法将空对象转换为类对象的实例对象4.元类下的
__call__
方法将返回造好的类对象的实例对象。关于
__call__
方法,试图使用名字()
的方式将触发其实例化出自己类中的__call__
方法,有则执行,没有则抛出异常。比如我们定义的一个函数,使用
函数名()
的方式就代表是去调用元类type
中的__call__
方法,然后再到function
类中去执行其__new__
方法以及__init__
方法。

# ==== 有__call__方法 ====class People(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def say(self): print("{0}:{1}".format(self.name, self.age)) def __call__(self, *args, **kwargs): print("调用了__call__")# ==== 测试 ====p1 = People("Yunya",18)p1()# ==== 执行结果 ==== Ps:没有抛出异常了。"""调用了__call__"""
有__call__方法

# ==== 无__call__方法 ====class People(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def say(self): print("{0}:{1}".format(self.name, self.age))# ==== 测试 ====p1 = People("Yunya",18)p1()# ==== 执行结果 ==== Ps:由于People类中没有定义__call__方法,则其实例化对象不能使用 名字() 的方式进行调用"""Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/learn/反射与自省.py", line 15, in <module> p1()TypeError: 'People' object is not callable"""
无__call__方法

# ==== 元类如何生产出类对象的实例对象 ====class MetaClass(type): # <-- 必须继承type类,才会被视为一个元类 """自定义元类""" def __call__(self, *args, **kwargs): """ self --> 类对象本身(空的) <class '__main__.People'> args --> 传入的参数。 ('Yunya', 18) kwargs --> 空的,{} """ # # 构造出空对象 obj = self.__new__(self, *args, **kwargs) print(obj) # <__main__.People object at 0x0000020AEC3A02E0> print("__new__过后的对象的__dict__",obj.__dict__) # 将空对象转换为类对象People的实例对象 self.__init__(obj,*args,**kwargs) print("__init__过后的对象的__dict__",obj.__dict__) # 将类对象People的实例对象进行返回 return objclass People(object,metaclass=MetaClass): def __new__(cls, *args, **kwargs): return object.__new__(cls) def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def say(self): print("{0}:{1}".format(self.name, self.age))p1 = People("Yunya",18) # 相当于调用元类下的 __call__print(p1.name)print(p1.age)# ==== 执行结果 ===="""<__main__.People object at 0x0000020AEC3A02E0>__new__过后的对象的__dict__ {}__init__过后的对象的__dict__ {'name': 'Yunya', 'age': 18}Yunya18"""
元类如何生产出类对象的实例对象
图片来源:
实例对象与类对象的查找顺序
类对象的属性查找顺序
现在该介绍终极版的属性查找顺序了。
细心的朋友应该发现,为什么类对象可以调用元类的
__call__
, 而类对象的实例对象却不能? 这里其实是有区别的。这里先介绍类对象的属性查找顺序。类本身 --> 父类 --> object类 --> 元类

# ==== 类对象的属性查找顺序 ====class MetaClass(type): # <-- 必须继承type类,才会被视为一个元类 """自定义元类""" name = "MetaClass"class A(object): # name = "A" passclass B(A): # name = "B" passclass C(B,metaclass=MetaClass): passprint(C.name)# ==== 执行结果 ===="""MetaClass"""
类对象的属性查找顺序
实例对象的属性查找顺序
实例对象还是通过
MRO
列表进行找。但是并不会找到元类中去实例对象本身 --> 实例化出自己的类 --> 父类 --> object类
所以!实例对象是拿不到元类中的
__call__
的,故不能进行名字()
的使用!

# ==== 实例对象属性查找顺序 ====class MetaClass(type): # <-- 必须继承type类,才会被视为一个元类 """自定义元类""" name = "MetaClass"class A(object): # name = "A" passclass B(A): # name = "B" passclass C(B,metaclass=MetaClass): passc1 = C()print(c1.name)# ==== 执行结果 ===="""Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/learn/反射与自省.py", line 19, in <module> print(c1.name)AttributeError: 'C' object has no attribute 'name'"""
实例对象属性查找顺序
练习题
类的命名规则检测

class MetaClass(type): # <-- 必须继承type类,才会被视为一个元类 """自定义元类""" def __init__(self,*args,**kwargs): if not args[0].istitle(): raise NameError("类名必须是大写!") super(MetaClass,self).__init__(*args,**kwargs)class student(object,metaclass=MetaClass): pass# ==== 执行结果 ===="""Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/learn/元类编程.py", line 11, in <module> class student(object,metaclass=MetaClass): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/learn/元类编程.py", line 6, in __init__ raise NameError("类名必须是大写!")NameError: 类名必须是大写!"""
类的命名规则检测
类的文档信息检测

class MetaClass(type): # <-- 必须继承type类,才会被视为一个元类 """自定义元类""" def __init__(self,*args,**kwargs): if "__doc__" not in args[2]: raise SyntaxError("{0}类必须要有文档注释".format(args[0])) # SyntaxError 语法错误 super(MetaClass,self).__init__(*args,**kwargs)class student(object,metaclass=MetaClass): pass# ==== 执行结果 ===="""Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/learn/元类编程.py", line 11, in <module> class student(object,metaclass=MetaClass): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/learn/元类编程.py", line 6, in __init__ raise SyntaxError("{0}类必须要有文档注释".format(args[0])) # SyntaxError 语法错误SyntaxError: student类必须要有文档注释"""
类的文档信息检测
基于元类实现单例模式

# 单例:即单个实例,指的是同一个类实例化多次的结果指向同一个对象,用于节省内存空间# 如果我们从配置文件中读取配置来进行实例化,在配置相同的情况下,就没必要重复产生对象浪费内存了#settings.py文件内容如下# HOST='1.1.1.1'# PORT=3306#方式一:定义一个类方法实现单例模式import settingsclass Mysql: __instance=None def __init__(self,host,port): self.host=host self.port=port @classmethod def singleton(cls): if not cls.__instance: # 如果没有就实例化出一个,如果有就直接返回 cls.__instance=cls(settings.HOST,settings.PORT) # 进行 Mysql.__init__(settings.HOST,settings.PORT)) 并赋值 return cls.__instanceobj1=Mysql('1.1.1.2',3306)obj2=Mysql('1.1.1.2',3306)print(obj1 is obj2) #Falseobj3=Mysql.singleton()obj4=Mysql.singleton()print(obj3 is obj4) #True#方式二:定制元类实现单例模式import settingsclass Mymeta(type): def __init__(self,name,bases,dic): #定义类Mysql时就触发 # 事先先从配置文件中取配置来造一个Mysql的实例出来 self.__instance = object.__new__(self) # 产生对象 self.__init__(self.__instance, settings.HOST, settings.PORT) # 初始化对象 # 上述两步可以合成下面一步 # self.__instance=super().__call__(*args,**kwargs) super().__init__(name,bases,dic) def __call__(self, *args, **kwargs): #Mysql(...)时触发 if args or kwargs: # args或kwargs内有值 obj=object.__new__(self) self.__init__(obj,*args,**kwargs) return obj return self.__instanceclass Mysql(metaclass=Mymeta): def __init__(self,host,port): self.host=host self.port=portobj1=Mysql() # 没有传值则默认从配置文件中读配置来实例化,所有的实例应该指向一个内存地址obj2=Mysql()obj3=Mysql()print(obj1 is obj2 is obj3)obj4=Mysql('1.1.1.4',3307)#方式三:定义一个装饰器实现单例模式import settingsdef singleton(cls): #cls=Mysql _instance=cls(settings.HOST,settings.PORT) def wrapper(*args,**kwargs): if args or kwargs: obj=cls(*args,**kwargs) return obj return _instance return wrapper@singleton # Mysql=singleton(Mysql)class Mysql: def __init__(self,host,port): self.host=host self.port=portobj1=Mysql()obj2=Mysql()obj3=Mysql()print(obj1 is obj2 is obj3) #Trueobj4=Mysql('1.1.1.3',3307)obj5=Mysql('1.1.1.4',3308)print(obj3 is obj4) #False
基于元类实现单例模式
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