十二、元类和ORM的实现

本文主要是介绍十二、元类和ORM的实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、元类

元类是面向对象编程中的一个概念，用于创建类的类。在Python中，一切都是对象，包括类本身。而元类就是用来创建这些类的。
元类提供了控制类创建过程的功能，它可以在类被定义时自动执行一些操作。可以将元类视为类的模板，它定义了类的行为、属性和方法。

1.1 动态创建类

因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可,Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。

def choose_class(name):if name == 'foo':# 定义一个Foo类,同时会创建一个Foo的对象, 注意不是Foo的实例对象.class Foo(object):passreturn Foo  # 注意:返回的是类, 而不是类的实例else:class Bar(object):passreturn Barif __name__ == '__main__':foo_class = choose_class('foo')print("foo_class===> " + str(foo_class))# 创建Foo类的实例对象foo_obj = foo_class()print("foo_obj===> " + str(foo_obj))

输出结果:

foo_class===> <class '__main__.choose_class.<locals>.Foo'>
foo_obj===> <__main__.choose_class.<locals>.Foo object at 0x101208a60>

但这还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。

1.2 使用type创建类

当你使用class关键字时，Python解释器自动创建这个对象。但就和Python中的大多数事情一样，Python仍然提供给你手动处理的方法。内建函数type除了可以查看对象的类型是什么, 它还可以用来动态的创建类.
语法如下:

type(类名, 由父类名称组成的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性和方法的字典（名称和值）)

参数2是元组中是父类的名字，而不是字符串
参数3是添加的类属性，并不是实例属性, 此外还能添加实例方法、类方法、静态方法。
用法示例:

# 定了一个Test类, 参数2指定继承object类,参数3指定类的属性
Test = type("Test", (object,), {'bar':True})t = Test()
print(t.bar)

上面定义类的方式相当于:

class Test(object):bar = True

1.3 使用type创建带有方法的类

@classmethod
def class_method(cls, value):print("class_method:" + cls.class_attr + " " + value)@staticmethod
def static_method(value):print("static_method:" + value)def obj_method(self):print("obj_method:" + self.class_attr)# 定义class
TestClass = type("Test", (object,),{'class_attr': 'hello', 'class_method': class_method, 'static_method': static_method,'obj_method': obj_method})# 创建实例
test = TestClass()
# 调用实例方法
test.obj_method()# 调用类方法
TestClass.class_method('通过类名调用类方法')
test.class_method('通过实例对象调用类方法')# 调用静态方法
TestClass.static_method('通过类名调用静态方法')
test.static_method('通过实例对象调用静态方法')

1.4 metaclass属性

你可以在定义一个类的时候为其添加__metaclass__属性。

class Foo(object):__metaclass__ = something…...省略...

如果你这么做了，Python就会用元类来创建类Foo。小心点，这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object)，但是类Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性，如果找到了，Python就会用它来创建类Foo，如果没有找到，就会用内建的type来创建这个类。
当你写如下代码时 :

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。
现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？答案就是：可以创建一个类的东西。那么什么可以用来创建一个类呢？type。

1.5 自定义元类

元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。
假设你想让你的模块里所有的类的属性都是大写形式。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__。采用这种方法，这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建，我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。
幸运的是，__metaclass__实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
(1) Python2中

# -*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr):# class_name 会保存类的名字 Foo# class_parents 会保存类的父类 object# class_attr 会以字典的方式保存所有的类属性# 遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写new_attr = {}for name, value in class_attr.items():if not name.startswith("__"):new_attr[name.upper()] = value# 调用type来创建一个类return type(class_name, class_parents, new_attr)class Foo(object):__metaclass__ = upper_attr  # 设置Foo类的元类为upper_attrbar = 'bip'print(hasattr(Foo, 'bar')) # False
print(hasattr(Foo, 'BAR')) # Truef = Foo()
print(f.BAR) # bip

(2) 在Python3中

# -*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr):# 遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写new_attr = {}for name, value in class_attr.items():if not name.startswith("__"):new_attr[name.upper()] = value# 调用type来创建一个类return type(class_name, class_parents, new_attr)# 定义类的时候指定metaclass
class Foo(object, metaclass=upper_attr):bar = 'bip'print(hasattr(Foo, 'bar')) # False
print(hasattr(Foo, 'BAR')) # Truef = Foo()
print(f.BAR) # bip

现在让我们再做一次，这一次用一个真正的class来当做元类。

# coding=utf-8class 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__def __new__(cls, class_name, class_parents, class_attr):# 遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写new_attr = {}for name, value in class_attr.items():if not name.startswith("__"):new_attr[name.upper()] = value# 方法1：通过'type'来做类对象的创建return type(class_name, class_parents, new_attr)# 方法2：复用type.__new__方法# return type.__new__(cls, class_name, class_parents, new_attr)# python3的用法
class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass):bar = 'bip'# python2的用法
# class Foo(object):
#     __metaclass__ = UpperAttrMetaClass
#     bar = 'bip'print(hasattr(Foo, 'bar'))  # 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))  # 输出:Truef = Foo()
print(f.BAR)  # 输出:'bip'

二、ORM的实现

ORM 是 python编程语言后端web框架 Django的核心思想，“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，简称ORM。
一个句话理解就是：创建一个实例对象，用创建它的类名当做数据表名，用创建它的类属性对应数据表的字段，当对这个实例对象操作时，能够对应MySQL语句。
所谓的ORM就是让开发者在操作数据库的时候，能够像操作对象时通过xxxx.属性=yyyy一样简单，这是开发ORM的初衷。

2.1 通过元类实现简单数据库insert操作

class ModelMetaclass(type):def __new__(cls, name, bases, attrs):mappings = dict()# 判断是否需要保存for k, v in attrs.items():# 判断是否是指定的StringField或者IntegerField的实例对象if isinstance(v, tuple):print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))mappings[k] = v# 删除这些已经在字典中存储的属性for k in mappings.keys():attrs.pop(k)# 将之前的uid/name/email/password以及对应的对象引用、类名字attrs['__mappings__'] = mappings  # 保存属性和列的映射关系attrs['__table__'] = name  # 假设表名和类名一致return type.__new__(cls, name, bases, attrs)# 处理sql的insert语句生成
class Model(object, metaclass=ModelMetaclass):def __init__(self, **kwargs):for name, value in kwargs.items():print('__init__: %s ==> %s' % (name, value))# 给属性设置值setattr(self, name, value)def save(self):fields = []args = []for k, v in self.__mappings__.items():# 字段取元组中的第一个作为sql的字段fields.append(v[0])# 字段对应的值通过getattr方法获取args.append(getattr(self, k, None))args_temp = list()for temp in args:# 判断入如果是数字类型if isinstance(temp, int):args_temp.append(str(temp))elif isinstance(temp, str):args_temp.append("""'%s'""" % temp)sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(args_temp))print('SQL: %s' % sql)# 继承父类Model
class User(Model):uid = ('uid', "int unsigned")name = ('username', "varchar(30)")email = ('email', "varchar(30)")password = ('password', "varchar(30)")# 当指定元类之后，以上的类属性将不在类中，而是在__mappings__属性指定的字典中存储# 以上User类中有# __mappings__ = {#     "uid": ('uid', "int unsigned")#     "name": ('username', "varchar(30)")#     "email": ('email', "varchar(30)")#     "password": ('password', "varchar(30)")# }# __table__ = "User"u = User(uid=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

运行结果如下:

Found mapping: uid ==> ('uid', 'int unsigned')
Found mapping: name ==> ('username', 'varchar(30)')
Found mapping: email ==> ('email', 'varchar(30)')
Found mapping: password ==> ('password', 'varchar(30)')
__init__: uid ==> 12345
__init__: name ==> Michael
__init__: email ==> test@orm.org
__init__: password ==> my-pwd
SQL: insert into User (uid,username,email,password) values (12345,'Michael','test@orm.org','my-pwd')