标题：Python: metaclass小记
出处：Felix021
时间：Sun, 06 Dec 2015 17:59:03 +0000
作者：felix021
地址：https://www.felix021.com/blog/read.php?2152

内容：
友情提示：本文不一定适合阅读，如果执意要读，请备好晕车药。

== 题记 ==

"Metaclasses are deeper magic than 99% of users should ever worry about. If you wonder whether you need them, you don't."

-- Tim Peters

== 起因 ==

这句话听起来就很诱人，曾经试图去理解它，但是因为没有实际的需求，就因为烧脑子而放弃了。不妨摘录一段Python document里关于metaclass的概述，简直就是绕口令：
引用
Terminology-wise, a metaclass is simply "the class of a class". Any class whose instances are themselves classes, is a metaclass. When we talk about an instance that's not a class, the instance's metaclass is the class of its class: by definition, x's metaclass is x.__class__.__class__. But when we talk about a class C, we often refer to its metaclass when we mean C.__class__ (not C.__class__.__class__, which would be a meta-metaclass; there's not much use for those although we don't rule them out).



昨天心血来潮想写一个带class initializer的class，发现绕不过metaclass了，于是又翻出来看。

== 概述 ==

其实是要理解metaclass的本质，无非是要时刻牢记两点：1. Python中一切皆对象； 2. class也是一个对象，它的class就是metaclass。

举例来说：
>>> class A(object): pass
... 
>>> a = A()
>>> print (a, id(a), type(a))                
(<__main__.A object at 0xb183d0>, 11633616, <class '__main__.A'>)

>>> print (A, id(A), type(A))                
(<class '__main__.A'>, 11991040, <type 'type'>)

>>> print (type, id(type), type(type))
(<type 'type'>, 1891232, <type 'type'>)

其中第一个print很好理解：a是一个A的实例，有自己的id（其实就是内存地址）、a的class是A。

第二个print就有点烧脑子了：A是一个class，也有自己的id（因为A也是一个对象，虽然print出来的时候没有明确说），A的class是type。

而第三个就晕乎了：type是一个type，也有自己的id（因为type也是一个对象），type的class是type，也就是它自己。

再回想上面提到的两点：A是一个对象，它的class是metaclass。也就是说 type 是一个metaclass，而A类是type类的一个对象。

唉，本来想好好解释的，没想到还是说成绕口令了。算了，反正我懂了，继续。

== type ==

没有仔细了解type是什么的同学可能会以为type是一个函数：type(X)用于返回X的类对象。

然而并不完全是这样的：在python里，X(args)可能是调用一个函数，也可能是在实例化一个X的对象——而很不幸地，type(X)实际上是介于二者之间的一个调用：虽然type是一个class，但是它的__call__方法是存在的，于是python把它当成一个函数来调用，实际调用到了源码中的type_call；type_call调用了type.__new__试图初始化一个type类的实例，然而type.__new__（位于源码中的type_new函数）发现卧槽居然只有一个参数，于是就返回了这个参数的type（源码是这么写的："return (PyObject *) Py_TYPE(x);"，并没有生成新的对象）。也就是说，本来是个函数调用，里面却是要初始化一个对象，然而最后返回的却不是初始化的对象！尼玛那个特殊情况为毛不放到函数调用里面啊，开发者脑抽了吗！

感到脑抽的同学可以暂时忽略上面那段话，跟本文没太大关系。继续。

实际上type是在builtin模块中定义，指向源码中PyType_Type对象的一个引用：
//位于Python/bltinmodule.c
PyObject * _PyBuiltin_Init(void)
{
    ...
    SETBUILTIN("type",                  &PyType_Type);
    ...
}

这个PyType_Type又是个什么鬼？好吧，继续贴源码
//位于Objects/typeobject.c
PyTypeObject PyType_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
    "type",                                     /* tp_name */
    ...
    type_init,                                  /* tp_init */
    0,                                          /* tp_alloc */
    type_new,                                   /* tp_new */
    ...
};

注意2点：

0. PyType_Type，也就是python里的type，是在源码中生成的一个对象；这个对象的类型是PyTypeObject，所以它恰好又是一个类，至于你信不信，反正我信了。后面我把它叫做类对象，注意：不是类的对象，而是类本身是一个对象。

1. PyVarObject_HEAD_INIT递归引用了自己（PyType_Type）作为它的type（在源码中，指定某个对象的type为X，就是指定了它在python环境中的class为X），所以前面第三个print中可以看到，type(type) == type（哈哈哈，写绕口令真好玩）

2. 在PyType_Type的定义指定了 tp_init = type_init 和 tp_new = type_new 这两个属性值。这是两个函数，也位于源码中的Object/typeobject.c。

关于第2点，在Python document中关于__new__方法的说明里有详细的介绍，这里简单总结一下：在new一个对象的时候，只会调用这个class的__new__方法，它需要生成一个对象、调用这个对象的__init__方法对它进行初始化，然后返回这个对象。

好吧，我发现不得不把简单总结展开，否则确实说不清楚。

== 实例化 ==

这是一个很有意思的设计：把实例化的流程暴露给码农，意味着码农可以在对象的生成前、生成后返回前两个环节对这个对象进行修改（【甚至】在__new__方法中生成并返回的对象并没有强制要求一定是该class的实例！不过在document里建议，如果要覆盖__new__方法，那么【应当】返回这个class的父类的__new__方法返回的对象）。这里还有一个非常tricky的地方：虽然没有明确指定，但是__new__方法被硬编码为一个staticmethod（有兴趣的话可以去翻type_new函数），它的第一个参数是需要被实例化的class，其余参数则是需要传给__init__的参数。

说起来非常枯燥，还是举一个例子吧，就用document里给出的Singleton：
class Singleton(object):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        it = cls.__dict__.get("__it__")
        if it is not None:
            return it
        cls.__it__ = it = object.__new__(cls) #注意
        it.__init__(*args, **kwargs)
        return it

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        pass

class DbConnection(Singleton):
    def __init__(self, db_config):
        self._connection = AnyHowToConnectBy(db_config)
        
conn = new DbConnection(db_config)


代码并不复杂，但是可能有点玄乎，需要理解一下那个cls参数，前面说了，它是需要被实例化的class，也就是说，最后一行实际执行的是：
DbConnection.__new__(DbConnection, db_config)

而DbConnection的__new__方法直接继承于Singleton, 所以实际调用的是
Singleton.__new__(DbConnection, db_config)

主要注意的地方，在上面这段代码的第六行，Singleton是继承于object（这里特指python中的那个object对象），因此调用了object.__new__(DbConnection)来生成一个对象，生成过程位于C源码中的object_new函数（Objects/typeobject.c），它会将新生成对象的type指定为DbConnection，然后直接返回。

Singleton.__new__在拿到了生成的DbConnection实例以后，将它保存在了DbConnection类的__it__属性中，然后对该实例进行初始化，最后返回。

可以看到，任何继承于Singleton类的子类，只要不覆盖其__new__方法，每个类永远只会被实例化一次。

好了，第2点暂告一段落，接下来回归正题，尼玛我都快忘了要讲的是metaclass啊。

== metaclass == 

还记的上面可以暂时忽略的那段话吗？type(X)是试图实例化type对象，但是因为只有一个参数，所以源码中只是返回了X的类。而type的标准初始化参数应当有三个：class_name, bases, attributes。最前面那个"class A(object): pass"，python解释器实际的流程是：

1. 解析这段代码，得知它需要创建一个【类对象】，这个类的名字叫做'A', 它的父类列表(用tuple表示)是 (object,)，它的属性用一个dict来表示就是 {} 。

2. 查找用于生成这个类的metaclass。（终于讲到重点了有木有！）
    查找过程比较蛋疼，位于Python/ceval.c : build_class函数，按顺序优先采用以下几个：
    2.1 定义中使用 __metaclass__ 属性指定的（本例：没有）
    2.2 如果有父类，使用第一个父类的 __class__ 属性，也就是父类的metaclass（本例：object的class，也就是type）
    2.2.1 如果第一个父类没有 __class__ 属性，那就用父类的type（这是针对父类没有父类的情况）
    2.3 使用当前Globals()中的 __metaclass__ 指定的（本例：没有，不过2.2里已经找到了）
    2.4 使用PyClass_Type

    注：2.2.1和2.4中提到了没有父类，或者父类没有父类的情形，这就是python中的old-style class，在python2.2之前所有的对象都是这样的，而2.2之后可以继承于object类，就变成了new-style class。这种设计保持了向后兼容。

3. 使用metaclass来创建这个A类。由于A类的class就是metaclass，所以这个过程其实就是实例化metaclass的过程。本例中找到的metaclass是type，所以最终python执行的相当于这一句：
type('A', (object,), {})


再回想一下前面提到的实例化过程，实际上这一句分成两步: 1. 调用type.__new__(type, 'A', (object,), {})生成type的一个实例（也就是A类对象）；2. 调用type.__init__(A, 'A', (object,), {}) 对A类对象进行初始化。注意：这里调用的是type.__init__，而不是A.__init__：因为A是type的一个实例。

流程终于解释完啦，不过我觉得还是举个栗子会比较好。就用我看到的那个有点二二的栗子吧：定义一个class，把它的所有属性都改成全大写的。我感觉这个栗子唯一的作用就是用来当栗子了。还好还有这个作用，否则连出生的机会都没有。

== 栗子 ==

直接上代码好了：
def upper_meta(name, bases, attrs):
    new_attrs = {}
    for name, value in attrs.items():
        if not name.startswith('__'):
            new_attrs[name.upper()] = value
        else:
            new_attrs[name] = value
    return type(name, bases, new_attrs)

class Foo(object):
    __metaclass__ = upper_meta
    hello = 'world'

print Foo.__dict__


请不要说“说好的metaclass呢！怎么变成了一个函数！我摔！”，回顾一下最最前面提到的一点：everything is an object in python。upper_meta作为一个函数，它也是一个对象啊。而metaclass也不过就是个对象，并没有本质上的差别——只要它被call的时候能接受name, bases, attrs这三个参数并返回一个类对象就行了。duck-typing的语言用起来就是有这样的一种不可言状的酸爽感。

理解了这一点，这段代码就能理解了，upper_meta返回了一个type类的实例——也就是Foo类，并且可以看到print出来的属性里头只有HELLO而没有hello。

考虑到可能有人不满意，想看使用class来作为metaclass的情形，我就勉为其难换个姿势再举一下这个栗子（真累）。
class upper_meta(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs = dict([(n if n.startswith('__') else n.upper(), v) for n, v in attrs.items()])
        return type(name, bases, attrs)

写的太长了，换了一个短一点的oneliner，但是效果不变（其实我就是想炫一下，不服来咬我呀）。

这段代码虽然形式上跟前面的upper_meta函数不一样，但是本质是一样的：调用了upper_meta('Foo', (object,), {'hello': 'world'})，生成了一个新的名为Foo的类对象。

理论上，故事讲到这里应该结束了，然而我想说，压轴戏还没上呢。

== 压轴戏 ==

我要把这栗子举得更高更远，也更符合实际开发的需求：继承。
class Bar(Foo):
    hi = 'there'

print Bar.__dict__

这段代码太简单了，但是埋在下面的逻辑却太复杂了。

它的输出并不是{'HI': 'there'}, 而是{'hi': 'there'}。你print Bar.HELLO, Bar.__metaclass__都能得到预期的输出，但是偏偏没有HI，只有hi。

为什么？这真是个烧脑细胞的事情。我已经把所有的逻辑都展现出来了，甚至还做了特别的标记。然而即便如此，想要把这个逻辑理顺，也是一件非常有挑战性的事情，幸好我已经想明白了：苦海无涯，回头是岸。啊呸，应该是——学海无涯苦作舟，不想明白不回头。

我想说“甚至还做了特别标记”这句话的意思是，我还给【甚至】这两个字做了特别标记：在__new__方法中生成并返回的对象并没有强制要求一定是该class的实例！

问题的关键就在这里：前面两个栗子中给出的upper_meta，返回的并不是upper_meta的实例，而是type的实例，而是type的实例，而是type的实例。重说三。

什么意思？再看看代码，最后return的是type(name, bases, attrs)，也就是说，Foo类对象并不是upper_meta的实例，而是type的实例（也就是说：虽然指定并被使用的metaclass是upper_meta，但是最终创建出来的Foo类的metaclass是type）。不信你print type(Foo)试试，结果就是type，而不是upper_meta。

为什么这会导致继承于Foo类的Bar类不能由upper_meta来搭建？Bar.__metaclass__不还是upper_meta吗？

这个问题就没有那么困难了，有兴趣的同学可以自己试着分析一下，没兴趣的大概也不会有耐心看到这里吧。

Bar.__metaclass__并不是Bar的原生属性，而是继承于Foo的——所以在print Bar.__dict__的时候看不到__metaclass__。也就是说，在试图创建Bar时，attrs里并没有__metaclass__属性，所以并不会直接采用upper_meta。再回顾一下选择metaclass的顺序就可以发现，实际上在2.2里会选择Foo的metaclass——Foo的metaclass是type，而不是指定的upper_meta。

解决方法很简单：关键就是前面被特别标记了的【应当】返回这个class的父类的__new__方法返回的对象。具体到代码应当是这样：
class upper_meta(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs = dict([(n if n.startswith('__') else n.upper(), v) for n, v in attrs.items()])
        return super(upper_meta, cls).__new__(cls, name, bases, attrs)

    def __init__(cls, name, bases, attrs):
        print >>sys.stderr, 'in upper_meta.__init__' #FOR TEST ONLY


新增的__init__方法并不是必须的，有兴趣的同学可以跟上面的栗子对比一下，由于前面返回的是type类的实例，调用到的是type.__init__；而这样正确的写法就会调用到upper_meta.__init__。(p.s. super也是烧脑细胞的东西，但用于解决钻石继承的问很有意思，有兴趣的同学可以看看Cooperative methods and "super")

果然很烧脑细胞吧。

关于metaclass的选择，还有另外一个坑：在metaclass 2.3提到了，找不到metaclass的情况下，会使用Globals()中定义的__metaclass__属性指定的元类来创建类，那么为什么下面的代码却没有生效呢？

def __metaclass__(name, bases, attrs):
    attrs = dict([(n if n.startswith('__') else n.upper(), v) for n, v in attrs.items()])
    return type(name, bases, attrs)

class Foo(object):
    hello = 'world'

print Foo.__dict__


== class initializer == 

回到我最初的需求：我需要创建带class initializer的类。为什么会有这样的需求？最常见的metaclass的应用场景是对数据库的封装。举例来说，我希望创建一个Table类，所有表都是继承于这个类，同时我还想给每一个表都设置一个缓存dict(使用主键作为key缓存查询结果)。一个很自然的想法是这样的：

class Table(object):
    _pk_cache = {}
    
    @classmethod
    def cache(cls, obj):
        cls._pk_cache[obj.pkey()] = obj;
        
    @classmethod
    def findByPk(cls, pkey):
        return cls._pk_cache[pkey]

    def __init__(self, pkey, args):
        self._pkey = pkey
        self._args = args
        type(self).cache(self)
        
    def pkey(self):
        return self._pkey

    def __repr__(self):
        return type(self).__name__ + ':' + repr(self._args)
        
class Student(Table):
    pass
    
class Grade(Table):
    pass
    
s1 = Student(1, 's1')
g1 = Grade(1, 'g1')

print Student.findByPk(1)

可惜这是错的。从输出结果就能看出来，返回的是一个Grade对象，而不是预期的Student对象。原因很简单：子类们并不直接拥有_pk_cache ，它们访问的是Table的_pk_cache ，而该dict只被初始化了一次。

当然，我可以在每一个继承于Table的class里新增一句 _pk_cache = {}，但是这样的实现太丑了，而且一不注意就会漏掉导致出错。

所以我需要一个class initializer，在class被创建的时候，给它新增一个_pk_cache 。

在搞清楚了metaclass之后，解决方法特别简单：
class TableInitializer(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['_pk_cache'] = {}
        return super(TableInitializer, cls).__new__(cls, name, bases, attrs)
        
class Table(object):
    __metaclass__ = TableInitializer

    ... #以下不变


完。(终于完结了，我写了一整个下午啊...)


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