元类编程

一. property动态属性

　　@property:

　　　　可以直接像属性那样访问,只是取数据（相当于get），可以加入自己的逻辑

　　@name.setter:

　　　赋值（相当于set）,对age

from datetime import datetime,date
class User():
    def __init__(self,name,birthday):
        self.name=name
        self.birthday=birthday
        self._age=0
    #函数的方式获取
    def get_age(self):
        return datetime.now().year-self.birthday.year
    #可以直接像属性那样访问,只是取数据（相当于get），可以加入自己的逻辑
    @property
    def age(self):
        return datetime.now().year-self.birthday.year
    #赋值（相当于set）,对age
    @age.setter
    def age(self,value):
        self._age=value


user=User('LYQ',date(year=1998,month=5,day=11))
user.age=10
print(user._age)
print(user.age)

二. __getattr__、__getattribute__魔法函数

　　1.__getattr__:

　　　　查找不到属性的时候调用

class User():
    def __init__(self,name,birthday):
        self.name=name
        self.birthday=birthdaydef __getattr__(self, item):
        return 'not found attr'
       

user=User('LYQ',date(year=1998,month=5,day=11))
#查找不到age，进入__getattr__魔法函数
print(user.age)

class User():
    def __init__(self,info):
        self.info=info

    def __getattr__(self, item):
        return self.info[item]

user=User(info={'name':'LYQ','gender':'man'})
print(user.name)
print(user.gender)

 　　2. __getattribute__比__getattr__更优先，无条件进入，不管能否找到（尽量不重写）：

class User():
    def __init__(self,name,info):
        self.name=name
        self.info=info

    def __getattr__(self, item):
        return self.info[item]
    #更优先，无条件进入，不管能否找到
    def __getattribute__(self, item):
        return '无敌了'

user=User('LYQ',info={'name':'LYQ','gender':'man'})
print(user.name)
print(user.test)

三. 属性描述符和属性查找过程

　　1.前言：在类中，如果需要限制属性的类型

　　　　如果用动态属性来验证（如要验证name和_age都是字符串），就需要写多个动态属性验证（代码重复度高，而且多）

　　2.属性描述符：只需要实现（__get__,__set__,__delete__）中任意一个方法就是属性描述符

　　　　2.1介绍：

　　　　　　描述符的本质是新式类，并且被代理的类（即应用描述符的类）也是新式类。描述符的作用是用来代理一个类的属性，需要注意的是描述符不能定义在类的构造函数中，只能定义为类的属性，它只属于类的，不属于实例，我们通过查看实例和类的字典即可知晓。描述符是可以实现大部分Python类特性中最底层的数据结构的实现手段，我们常使用的@classmethod、@staticmethd、@property、甚至是__slots__等属性都是通过描述符来实现的。它是很多高级库和框架的重要工具之一，是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个非常重要组件。在一般的开发中我们可能用不到描述符，但是我们如果想要开发一个大型的框架或者大型的系统，那使用描述符会起到如虎添翼的作用。它的加盟将会使得系统更加完美。下面将简单的介绍描述符的使用。

　　　　2.2分类：

　　　　　　数据描述符：

　　　　　　　　至少实现了内置属性__set__()和__get__()方法的描述符称为数据描述符；

　　　　　　非数据描述符：

　　　　　　　　实现了除__set__()以外的方法的描述符称为非数据描述符；

　　　　2.3优先级：

　　　　　　之所以要区分描述符的种类，主要是因为它在代理类属性时有着严格的优先级限制。例如当使用数据描述符时，因为数据描述符大于实例属性，所以当我们实例化一个类并使用该实例属性时，该实例属性已被数据描述符代理，此时我们对该实例属性的操作是对描述符的操作。描述符的优先级的高低如下：

　　　　　　类属性 > 数据描述符 > 实例属性 > 非数据描述符 > 找不到的属性触发__getattr__()

　　　　2.4例1：

import numbers
class IntField:
    #只需要实现以下任意一个方法就行（就能制定成属性描述符）
    def __get__(self, instance, owner):
        #保持和__set__中一样(value)
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value,numbers.Integral):
            raise ValueError('int value need')
        if value<0:
            raise ValueError('positive value need')
        self.value=value
    def __delete__(self, instance):
        pass

class User:
    age=IntField()

if __name__=='__main__':
    user=User()
    #调用__set__验证成功
    user.age=6
    print(user.age)
    #字符串抛出错误
    user.age='abc'

　　

　　3.属性查找过程

from datetime import date, datetime
import numbers

class IntField:
    #数据描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        if value < 0:
            raise ValueError("positive value need")
        self.value = value
    def __delete__(self, instance):
        pass


class NonDataIntField:
    #非数据属性描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value

class User:
    age = IntField()
    # age = NonDataIntField()

'''
如果user是某个类的实例，那么user.age（以及等价的getattr(user,’age’)）
首先调用__getattribute__。如果类定义了__getattr__方法，
那么在__getattribute__抛出 AttributeError 的时候就会调用到__getattr__，
而对于描述符(__get__）的调用，则是发生在__getattribute__内部的。
user = User(), 那么user.age 顺序如下：

（1）如果“age”是出现在User(类)或其基类的__dict__中， 且age是data descriptor， 那么调用其__get__方法, 否则

（2）如果“age”出现在user(对象)的__dict__中， 那么直接返回 obj.__dict__[‘age’]， 否则

（3）如果“age”出现在User或其基类的__dict__中

（3.1）如果age是non-data descriptor，那么调用其__get__方法， 否则

（3.2）返回 __dict__[‘age’]

（4）如果User有__getattr__方法，调用__getattr__方法，否则

（5）抛出AttributeError

'''

　　　　3.1数据描述符，进入类User的__dict__中:

import numbers

class IntField:
    #数据描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        if value < 0:
            raise ValueError("positive value need")
        self.value = value
    def __delete__(self, instance):
        pass


class NonDataIntField:
    #非数据属性描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value

class User:
    age = IntField()

if __name__ == "__main__":
    user = User()
    user.age=20
    #age是数据描述符，age没有进入到user的__dict__中，age是数据描述符，进入的是User类中的__dict__
    print(user.__dict__)
    print(getattr(user,'age'))
'''
输出：
{}
20
'''

　　　　3.2进入实例：非数据描述符

import numbers

class IntField:
    #数据描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        if value < 0:
            raise ValueError("positive value need")
        self.value = value
    def __delete__(self, instance):
        pass


class NonDataIntField:
    #非数据属性描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value

class User:
    age = NonDataIntField()

if __name__ == "__main__":
    user = User()
    user.age=20
    #非数据描述符，age进入到user的__dict__中，age是数据描述符，进入的是User类中的__dict__
    print(user.__dict__)
    print(getattr(user,'age'))
'''
输出：
{'age': 20}
20
'''

　　　　3.3获取类中数据描述符值失败：

import numbers

class IntField:
    #数据描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        if value < 0:
            raise ValueError("positive value need")
        self.value = value
    def __delete__(self, instance):
        pass


class NonDataIntField:
    #非数据属性描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value

class User:
    age = IntField()

if __name__ == "__main__":
    user = User()
　　 #直接对实例添加属性
    user.__dict__['age']='haha'
    #用__dict__就和属性查找过程没有关系了,能找到
    print(user.__dict__)
    #会抛错，age是数据属性描述符，首先进入类中调用属性，__get__返回value，但是没有这个值
    print(user.age)
'''
输出：
{'age': 'haha'}
......
AttributeError: 'IntField' object has no attribute 'value'
'''

四. __new__和__init__的区别(参考：区别)

　__new__传递的参数是类，是在生成对象的过程中调用，而__init__传递的是对象，是在生成对象后调用（__new__是在__init__之前的）

　　注:

　　　　1.__new__是用来控制对象的生成过程的，在对象生成之前；

　　　　2.__init__是用来完善对象的;

　　　　3.如果__new__不返回对象，则不会调用__init__方法；

　　　　4.传递的参数需要在__init__中接收；　　　

　　　　5.继承自object的新式类才有__new__

　　　　6.__new__至少要有一个参数cls，代表当前类，此参数在实例化时由Python解释器自动识别

　　　　7.__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现__new__时要特别注意，可以return父类（通过super(当前类名, cls)）__new__出来的实例，或者直接是object的__new__出来的实例

　　　　8.__init__有一个参数self，就是这个__new__返回的实例，__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作，__init__不需要返回值

　　　　9.如果__new__创建的是当前类的实例，会自动调用__init__函数，通过return语句里面调用的__new__函数的第一个参数是cls来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，；那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数

五. 自定义元类

　　1.通过函数动态创建类：

　　

def create_class(name):
    if name == 'user':
        class User:
            def __str__(self):
                return 'user'
        return User
    elif name == 'company':
        class Company:
            def __str__(self):
                return 'company'
        return Company

MyClass = create_class('user')
myclass = MyClass()
print(myclass)
'''
输出：
user
'''

　　2.通过type动态创建类：

　　　　

class BaseClass:
    def anwser(self):
        return '我是被继承的基类'
def say(self):
    return '我是一个方法'
#'User'表示类名，(BaseClass,)表示继承的类，()表示什么也没继承（object），{}中表示属性(name)和类中方法(say)
User=type('User',(BaseClass,),{'name':'user','say':say})
user=User()
#调用基类中的方法
print(user.anwser())
#调用属性
print(user.name)
#调用方法
print(user.say())
'''
输出：
我是被继承的基类
user
我是一个方法
'''

　　3.什么是元类：

　　　　元类就是创建类的类，对象<——class(对象)<——type.

　　　　python中类的实例化过程，会首先寻找metaclass（首先找自己是否有metaclass，如果找不到，就会在继承的基类里面去找），通过metaclass去创建类，如果都找不到，就会通过type去创建类对象，实例

参数和type中一样(类名，（），{})

class MetaClass(type):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        #元类中需要将__new__中的参数加进去
        return super().__new__(cls, *args, **kwargs)


class User(metaclass=MetaClass):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __str__(self):
        return 'user'
    user=User(name="LYQ")
    print(user)
'''
输出：
user
'''

　　注：

　　　　可以在元类中做很多检查，如Iterable的元类AbcMeta等等

六. 元类实现简单的orm

　　1.简介django的model：

　　　　dango的关系映射（ORM即model），继承于Model，Model的元类是ModelBase，在ModelBase中实现了一系列属性，然后注入到自己写的类中

 　　2.元类：

　　　　第一种写法（__new__方法和type参数一样）：

　　　　第二种写法：

　　　　

　　3.实现orm源码：

import numbers
import pymysql
#连接数据库
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='',password='',database='',charset='utf8')
#获取游标
cursor=conn.cursor()
class Field:
    pass


# 类似django的model
class IntField(Field):
    # 注意参数顺序：在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
    def __init__(self, db_column, min_value=None, max_value=None):
        self._value = None
        self.min_value = min_value
        self.max_value = max_value
        self.db_column = db_column
        if min_value is not None:
            if not isinstance(min_value, numbers.Integral):
                raise ValueError('min_value must be int')
            if min_value < 0:
                raise ValueError('min_value must be postive int')
        if max_value is not None:
            if not isinstance(max_value, numbers.Integral):
                raise ValueError('max_value must be int')
            if min_value < 0:
                raise ValueError('max_value must be postive int')
        if min_value is not None and max_value is not None:
            if min_value > max_value:
                raise ValueError('min_value must be smaller than max_value')

    def __get__(self, instance, owner):
        return self._value

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError('int value need')
        if value > self.max_value or value < self.min_value:
            raise ValueError('value must between min_value and max_value')
        self._value = value


class CharField(Field):
    def __init__(self, db_column, max_length):
        self._value = None
        self.db_column = db_column
        self.max_length = max_length
        if max_length is None:
            raise ValueError('you must spcify max_length for charfield')

    def __get__(self, instance, owner):
        return self._value

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise ValueError('string value need')
        if len(value) > self.max_length:
            raise ValueError('value len excess len of max_length')
        self._value = value


# 元类
class MetaClass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs):
        # BaseModel的元类也是MetaClass，如果是BaseModel,则直接调用type的__new__方法
        if name == 'BaseModel':
            return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs)
        fields = {}
        # 可以分别判断是否为IntField和CharField类型（这样写较麻烦），也可以让IntField和CharField同时继承Field，然后只需判断是否为Field类型
        for key, value in attrs.items():
            if isinstance(value, Field):
                fields[key] = value
        # 获取Meta中的属性
        attrs_meta = attrs.get('Meta', None)
        _meta = {}
        db_table = name.lower()
        if attrs_meta is not None:
            # 如果有Meta，获取Meta中的db_name，如果有，就把表明将默认的类小写名替换
            table = getattr(attrs_meta, 'db_table', None)
            if table is not None:
                db_table = table
        _meta['db_table'] = db_table
        attrs['_meta'] = _meta
        attrs['fields'] = fields
        del attrs['Meta']
        # 委托给父类type
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs)


class BaseModel(metaclass=MetaClass):
    # 专门处理参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        for key, value in kwargs.items():
            setattr(self, key, value)
        return super().__init__()

    def save(self):
        fields=[]
        values=[]
        for key,value in self.fields.items():
            db_column=value.db_column
            if db_column is None:
                db_column=key.lower()
            fields.append(db_column)
            value=getattr(self,key)
            values.append(str(value))
        #expected str instance, int found（抛错，使用join时，列表中必须是同一类型）
        sql="insert into {db_table}({fields}) value({values})".format(db_table=self._meta['db_table'],fields=','.join(fields),values=','.join(values))
        #执行sql语句
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
        cursor.close()
        conn.close()
class User(BaseModel):
    # 写__init__有点麻烦，可以直接在写一个类处理参数，然后继承它，就不用每次都写__init__
    # def __init__(self):
    #     pass
    name = CharField(db_column='name', max_length=10)
    age = IntField(db_column='age', min_value=1, max_value=100)

    class Meta:
        db_table = 'user'

if __name__ == '__main__':

    user = User(name='haha', age=20)
    user.save()