getitem - ¿Qué son las metaclases en Python?

getitem python (15)

¿Qué son las metaclases? ¿Para qué los utiliza?

TLDR: una metaclase crea instancias y define el comportamiento de una clase, al igual que una clase crea instancias y define el comportamiento de una instancia.

Pseudocódigo

>>> Class(...) instance

Lo anterior debe parecer familiar. Bueno, ¿de dónde viene la Class ? Es una instancia de una metaclase (también pseudocódigo):

>>> Metaclass(...) Class

En código real, podemos pasar la metaclase predeterminada, el type , todo lo que necesitamos para crear una instancia de una clase y obtenemos una clase:

>>> type(''Foo'', (object,), {}) # requires a name, bases, and a namespace <class ''__main__.Foo''>

Poniéndolo diferente

Una clase es para una instancia como una metaclase es para una clase.
Cuando instanciamos un objeto, obtenemos una instancia:
>>> object() # instantiation of class <object object at 0x7f9069b4e0b0> # instance
Del mismo modo, cuando definimos una clase explícitamente con la metaclase predeterminada, tipeamos, creamos una instancia:
>>> type(''Object'', (object,), {}) # instantiation of metaclass <class ''__main__.Object''> # instance
Dicho de otra manera, una clase es una instancia de una metaclase:
>>> isinstance(object, type) True
Dicho de otra manera, una metaclase es una clase de clase.
>>> type(object) == type True >>> object.__class__ <class ''type''>

Cuando escribe una definición de clase y Python la ejecuta, utiliza una metaclase para crear una instancia del objeto de clase (que, a su vez, se usará para crear instancias de esa clase).

Al igual que podemos usar definiciones de clase para cambiar el comportamiento de las instancias de objetos personalizados, podemos usar una definición de clase de metaclase para cambiar el comportamiento de un objeto de clase.

¿Para qué se pueden usar? De la docs :

Los usos potenciales de las metaclases son ilimitados. Algunas ideas que se han explorado incluyen el registro, la verificación de la interfaz, la delegación automática, la creación automática de propiedades, los proxies, los marcos y el bloqueo / sincronización automática de recursos.

Sin embargo, generalmente se recomienda a los usuarios evitar el uso de metaclases a menos que sea absolutamente necesario.

Usas una metaclase cada vez que creas una clase:

Cuando escribes una definición de clase, por ejemplo, como esta,

class Foo(object): ''demo''

Se crea una instancia de un objeto de clase.

>>> Foo <class ''__main__.Foo''> >>> isinstance(Foo, type), isinstance(Foo, object) (True, True)

Es lo mismo que llamar funcionalmente al type con los argumentos apropiados y asignar el resultado a una variable de ese nombre:

name = ''Foo'' bases = (object,) namespace = {''__doc__'': ''demo''} Foo = type(name, bases, namespace)

Tenga en cuenta que algunas cosas se agregan automáticamente a __dict__ , es decir, el espacio de nombres:

>>> Foo.__dict__ dict_proxy({''__dict__'': <attribute ''__dict__'' of ''Foo'' objects>, ''__module__'': ''__main__'', ''__weakref__'': <attribute ''__weakref__'' of ''Foo'' objects>, ''__doc__'': ''demo''})

La metaclase del objeto que creamos, en ambos casos, es de type .

(Una nota al margen sobre el contenido de la clase __dict__ : __module__ está allí porque las clases deben saber dónde están definidas, y __dict__ y __weakref__ están ahí porque no definimos __slots__ - si definimos __slots__ un poco de espacio en las instancias, ya que podemos rechazar __dict__ y __weakref__ excluyéndolos. Por ejemplo:

>>> Baz = type(''Bar'', (object,), {''__doc__'': ''demo'', ''__slots__'': ()}) >>> Baz.__dict__ mappingproxy({''__doc__'': ''demo'', ''__slots__'': (), ''__module__'': ''__main__''})

... pero yo divago.)

Podemos extender el `type` como cualquier otra definición de clase:

Aquí está el __repr__ predeterminado de las clases:

>>> Foo <class ''__main__.Foo''>

Una de las cosas más valiosas que podemos hacer de manera predeterminada al escribir un objeto de Python es proporcionarle una buena __repr__ . Cuando llamamos help(repr) , aprendemos que hay una buena prueba para una __repr__ que también requiere una prueba de igualdad - obj == eval(repr(obj)) . La siguiente implementación simple de __repr__ y __eq__ para las instancias de clase de nuestra clase de tipo nos proporciona una demostración que puede mejorar en el __repr__ predeterminado de las clases:

class Type(type): def __repr__(cls): """ >>> Baz Type(''Baz'', (Foo, Bar,), {''__module__'': ''__main__'', ''__doc__'': None}) >>> eval(repr(Baz)) Type(''Baz'', (Foo, Bar,), {''__module__'': ''__main__'', ''__doc__'': None}) """ metaname = type(cls).__name__ name = cls.__name__ parents = '', ''.join(b.__name__ for b in cls.__bases__) if parents: parents += '','' namespace = '', ''.join('': ''.join( (repr(k), repr(v) if not isinstance(v, type) else v.__name__)) for k, v in cls.__dict__.items()) return ''{0}(/'{1}/', ({2}), {{{3}}})''.format(metaname, name, parents, namespace) def __eq__(cls, other): """ >>> Baz == eval(repr(Baz)) True """ return (cls.__name__, cls.__bases__, cls.__dict__) == ( other.__name__, other.__bases__, other.__dict__)

Así que ahora, cuando creamos un objeto con esta metaclase, el __repr__eco en la línea de comandos proporciona una visión mucho menos fea que la predeterminada:

>>> class Bar(object): pass >>> Baz = Type(''Baz'', (Foo, Bar,), {''__module__'': ''__main__'', ''__doc__'': None}) >>> Baz Type(''Baz'', (Foo, Bar,), {''__module__'': ''__main__'', ''__doc__'': None})

Con un buen __repr__definido para la instancia de clase, tenemos una mayor capacidad para depurar nuestro código. Sin embargo, eval(repr(Class))es poco probable que se realicen muchas más comprobaciones (ya que las funciones serían más bien imposibles de evaluar a partir de sus valores predeterminados __repr__).

Un uso esperado: `prepare`un espacio de nombres

Si, por ejemplo, queremos saber en qué orden se crean los métodos de una clase, podríamos proporcionar un dictado ordenado como el espacio de nombres de la clase. Haríamos esto con lo __prepare__que devuelve el espacio de nombres dict para la clase si se implementa en Python 3 :

from collections import OrderedDict class OrderedType(Type): @classmethod def __prepare__(metacls, name, bases, **kwargs): return OrderedDict() def __new__(cls, name, bases, namespace, **kwargs): result = Type.__new__(cls, name, bases, dict(namespace)) result.members = tuple(namespace) return result

Y uso:

class OrderedMethodsObject(object, metaclass=OrderedType): def method1(self): pass def method2(self): pass def method3(self): pass def method4(self): pass

Y ahora tenemos un registro del orden en que se crearon estos métodos (y otros atributos de clase):

>>> OrderedMethodsObject.members (''__module__'', ''__qualname__'', ''method1'', ''method2'', ''method3'', ''method4'')

Tenga en cuenta que este ejemplo se adaptó de la docs : la nueva enumeración en la biblioteca estándar lo hace.

Entonces, lo que hicimos fue instanciar una metaclase creando una clase. También podemos tratar la metaclase como lo haríamos con cualquier otra clase. Tiene un orden de resolución de método:

>>> inspect.getmro(OrderedType) (<class ''__main__.OrderedType''>, <class ''__main__.Type''>, <class ''type''>, <class ''object''>)

Y tiene aproximadamente lo correcto repr(que ya no podemos evaluar a menos que podamos encontrar una manera de representar nuestras funciones):

>>> OrderedMethodsObject OrderedType(''OrderedMethodsObject'', (object,), {''method1'': <function OrderedMethodsObject.method1 at 0x0000000002DB01E0>, ''members'': (''__module__'', ''__qualname__'', ''method1'', ''method2'', ''method3'', ''method4''), ''method3'': <function OrderedMet hodsObject.method3 at 0x0000000002DB02F0>, ''method2'': <function OrderedMethodsObject.method2 at 0x0000000002DB0268>, ''__module__'': ''__main__'', ''__weakref__'': <attribute ''__weakref__'' of ''OrderedMethodsObject'' objects>, ''__doc__'': None, ''__d ict__'': <attribute ''__dict__'' of ''OrderedMethodsObject'' objects>, ''method4'': <function OrderedMethodsObject.method4 at 0x0000000002DB0378>})

¿Qué son las metaclases y para qué las usamos?

Clases como objetos

Antes de comprender las metaclases, necesitas dominar las clases en Python. Y Python tiene una idea muy peculiar de qué clases son, tomadas del lenguaje Smalltalk.

En la mayoría de los idiomas, las clases son solo piezas de código que describen cómo producir un objeto. Eso también es cierto en Python:

>>> class ObjectCreator(object): ... pass ... >>> my_object = ObjectCreator() >>> print(my_object) <__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>

Pero las clases son más que eso en Python. Las clases también son objetos.

Sí, objetos.

Tan pronto como usa la class palabra clave, Python la ejecuta y crea un OBJETO. La instrucción

>>> class ObjectCreator(object): ... pass ...

crea en memoria un objeto con el nombre "ObjectCreator".

Este objeto (la clase) es capaz de crear objetos (las instancias), y es por eso que es una clase .

Pero aún así, es un objeto, y por lo tanto:

puedes asignarlo a una variable
puedes copiarlo
puedes agregarle atributos
Puedes pasarlo como parámetro de función.

p.ej:

>>> print(ObjectCreator) # you can print a class because it''s an object <class ''__main__.ObjectCreator''> >>> def echo(o): ... print(o) ... >>> echo(ObjectCreator) # you can pass a class as a parameter <class ''__main__.ObjectCreator''> >>> print(hasattr(ObjectCreator, ''new_attribute'')) False >>> ObjectCreator.new_attribute = ''foo'' # you can add attributes to a class >>> print(hasattr(ObjectCreator, ''new_attribute'')) True >>> print(ObjectCreator.new_attribute) foo >>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # you can assign a class to a variable >>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute) foo >>> print(ObjectCreatorMirror()) <__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

Creando clases dinámicamente

Dado que las clases son objetos, puede crearlos sobre la marcha, como cualquier objeto.

Primero, puedes crear una clase en una función usando la class :

>>> def choose_class(name): ... if name == ''foo'': ... class Foo(object): ... pass ... return Foo # return the class, not an instance ... else: ... class Bar(object): ... pass ... return Bar ... >>> MyClass = choose_class(''foo'') >>> print(MyClass) # the function returns a class, not an instance <class ''__main__.Foo''> >>> print(MyClass()) # you can create an object from this class <__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

Pero no es tan dinámico, ya que todavía tienes que escribir toda la clase.

Como las clases son objetos, deben ser generadas por algo.

Cuando usas la palabra clave de class , Python crea este objeto automáticamente. Pero como con la mayoría de las cosas en Python, te da una forma de hacerlo manualmente.

¿Recuerdas el type función? La buena función antigua que te permite saber qué tipo de objeto es:

>>> print(type(1)) <type ''int''> >>> print(type("1")) <type ''str''> >>> print(type(ObjectCreator)) <type ''type''> >>> print(type(ObjectCreator())) <class ''__main__.ObjectCreator''>

Bueno, el type tiene una habilidad completamente diferente, también puede crear clases sobre la marcha. type puede tomar la descripción de una clase como parámetros y devolver una clase.

(Lo sé, es una tontería que la misma función pueda tener dos usos completamente diferentes según los parámetros que le pases. Es un problema debido a la compatibilidad con versiones anteriores en Python)

type funciona de esta manera:

type(name of the class, tuple of the parent class (for inheritance, can be empty), dictionary containing attributes names and values)

p.ej:

>>> class MyShinyClass(object): ... pass

Se puede crear manualmente de esta manera:

>>> MyShinyClass = type(''MyShinyClass'', (), {}) # returns a class object >>> print(MyShinyClass) <class ''__main__.MyShinyClass''> >>> print(MyShinyClass()) # create an instance with the class <__main__.MyShinyClass object at 0x8997cec>

Notarás que usamos "MyShinyClass" como el nombre de la clase y como la variable para mantener la referencia de la clase. Pueden ser diferentes, pero no hay razón para complicar las cosas.

type acepta un diccionario para definir los atributos de la clase. Asi que:

>>> class Foo(object): ... bar = True

Se puede traducir a:

>>> Foo = type(''Foo'', (), {''bar'':True})

Y usado como una clase normal:

>>> print(Foo) <class ''__main__.Foo''> >>> print(Foo.bar) True >>> f = Foo() >>> print(f) <__main__.Foo object at 0x8a9b84c> >>> print(f.bar) True

Y, por supuesto, puedes heredar de él, así que:

>>> class FooChild(Foo): ... pass

sería:

>>> FooChild = type(''FooChild'', (Foo,), {}) >>> print(FooChild) <class ''__main__.FooChild''> >>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from Foo True

Eventualmente querrá agregar métodos a su clase. Simplemente defina una función con la firma adecuada y asígnele un atributo.

>>> def echo_bar(self): ... print(self.bar) ... >>> FooChild = type(''FooChild'', (Foo,), {''echo_bar'': echo_bar}) >>> hasattr(Foo, ''echo_bar'') False >>> hasattr(FooChild, ''echo_bar'') True >>> my_foo = FooChild() >>> my_foo.echo_bar() True

Y puede agregar incluso más métodos después de crear dinámicamente la clase, al igual que agregar métodos a un objeto de clase creado normalmente.

>>> def echo_bar_more(self): ... print(''yet another method'') ... >>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more >>> hasattr(FooChild, ''echo_bar_more'') True

Usted ve a dónde vamos: en Python, las clases son objetos, y puede crear una clase sobre la marcha, dinámicamente.

Esto es lo que hace Python cuando usa la class palabra clave, y lo hace usando una metaclase.

¿Qué son las metaclases (finalmente)?

Las metaclases son las "cosas" que crean clases.

Definís clases para crear objetos, ¿verdad?

Pero aprendimos que las clases de Python son objetos.

Bueno, las metaclases son las que crean estos objetos. Son las clases de las clases, puedes verlas de esta manera:

MyClass = MetaClass() my_object = MyClass()

Has visto que el type te permite hacer algo como esto:

MyClass = type(''MyClass'', (), {})

Es porque el type función es de hecho una metaclase. type es la metaclase que Python usa para crear todas las clases detrás de escena.

Ahora se pregunta por qué diablos está escrito en minúsculas, y no en Type ?

Bueno, supongo que es una cuestión de coherencia con str , la clase que crea objetos de cadenas, y int la clase que crea objetos de enteros. type es solo la clase que crea objetos de clase.

Usted ve eso al verificar el atributo __class__ .

Todo, y lo digo todo, es un objeto en Python. Eso incluye ints, cadenas, funciones y clases. Todos ellos son objetos. Y todos ellos han sido creados a partir de una clase:

>>> age = 35 >>> age.__class__ <type ''int''> >>> name = ''bob'' >>> name.__class__ <type ''str''> >>> def foo(): pass >>> foo.__class__ <type ''function''> >>> class Bar(object): pass >>> b = Bar() >>> b.__class__ <class ''__main__.Bar''>

Ahora, ¿cuál es el __class__ de cualquier __class__ ?

>>> age.__class__.__class__ <type ''type''> >>> name.__class__.__class__ <type ''type''> >>> foo.__class__.__class__ <type ''type''> >>> b.__class__.__class__ <type ''type''>

Entonces, una metaclase es solo lo que crea objetos de clase.

Puedes llamarlo ''fábrica de clase'' si lo deseas.

type es la metaclase incorporada que utiliza Python, pero por supuesto, puede crear su propia metaclase.

El atributo `metaclass`

En Python 2, puede agregar un atributo __metaclass__ cuando escribe una clase (vea la siguiente sección para la sintaxis de Python 3):

class Foo(object): __metaclass__ = something... [...]

Si lo haces, Python usará la metaclase para crear la clase Foo .

Cuidado, es complicado.

Primero escribe la class Foo(object) , pero el objeto de clase Foo no se ha creado en la memoria.

Python buscará __metaclass__ en la definición de la clase. Si lo encuentra, lo usará para crear la clase de objeto Foo . Si no lo hace, usará type para crear la clase.

Lea eso varias veces.

Cuando tu lo hagas:

class Foo(Bar): pass

Python hace lo siguiente:

¿Hay un atributo __metaclass__ en Foo ?

Si es así, cree en la memoria un objeto de clase (dije un objeto de clase, quédese conmigo aquí), con el nombre Foo usando lo que está en __metaclass__ .

Si Python no puede encontrar __metaclass__ , buscará una __metaclass__ en el nivel MÓDULO e intentará hacer lo mismo (pero solo para las clases que no heredan nada, básicamente las clases de estilo antiguo).

Luego, si no puede encontrar ninguna __metaclass__ , utilizará la propia metaclase de la Bar (el primer padre) (que podría ser el type predeterminado) para crear el objeto de la clase.

Tenga cuidado aquí de que el atributo __metaclass__ no se heredará, la metaclase del padre ( Bar.__class__ ) será. Si Bar usó un atributo __metaclass__ que creó Bar con type() (y no el type.__new__() ), las subclases no heredarán ese comportamiento.

Ahora la gran pregunta es, ¿qué puedes poner en __metaclass__ ?

La respuesta es: algo que puede crear una clase.

¿Y qué puede crear una clase? type , o cualquier cosa que las subclases o lo use.

Metaclases en Python 3

La sintaxis para establecer la metaclase se ha cambiado en Python 3:

class Foo(object, metaclass=something): [...]

es decir, el atributo __metaclass__ ya no se usa, a favor de un argumento de palabra clave en la lista de clases base.

Sin embargo, el comportamiento de las metaclases sigue siendo en gran medida el mismo .

Metaclases personalizados

El propósito principal de una metaclase es cambiar la clase automáticamente, cuando se crea.

Normalmente haces esto para las API, donde quieres crear clases que coincidan con el contexto actual.

Imagine un ejemplo estúpido, donde decide que todas las clases en su módulo deberían tener sus atributos escritos en mayúsculas. Hay varias formas de hacer esto, pero una forma es establecer __metaclass__ en el nivel del módulo.

De esta manera, todas las clases de este módulo se crearán usando esta metaclase, y solo tenemos que decirle a la metaclase que convierta todos los atributos en mayúsculas.

Afortunadamente, __metaclass__ puede ser realmente invocable, no es necesario que sea una clase formal (lo sé, algo con ''clase'' en su nombre no tiene que ser una clase, imagínate ... pero es útil).

Entonces comenzaremos con un ejemplo simple, usando una función.

# the metaclass will automatically get passed the same argument # that you usually pass to `type` def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): """ Return a class object, with the list of its attribute turned into uppercase. """ # pick up any attribute that doesn''t start with ''__'' and uppercase it uppercase_attr = {} for name, val in future_class_attr.items(): if not name.startswith(''__''): uppercase_attr[name.upper()] = val else: uppercase_attr[name] = val # let `type` do the class creation return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr) __metaclass__ = upper_attr # this will affect all classes in the module class Foo(): # global __metaclass__ won''t work with "object" though # but we can define __metaclass__ here instead to affect only this class # and this will work with "object" children bar = ''bip'' print(hasattr(Foo, ''bar'')) # Out: False print(hasattr(Foo, ''BAR'')) # Out: True f = Foo() print(f.BAR) # Out: ''bip''

Ahora, hagamos exactamente lo mismo, pero usando una clase real para una metaclase:

# remember that `type` is actually a class like `str` and `int` # so you can inherit from it class UpperAttrMetaclass(type): # __new__ is the method called before __init__ # it''s the method that creates the object and returns it # while __init__ just initializes the object passed as parameter # you rarely use __new__, except when you want to control how the object # is created. # here the created object is the class, and we want to customize it # so we override __new__ # you can do some stuff in __init__ too if you wish # some advanced use involves overriding __call__ as well, but we won''t # see this def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): uppercase_attr = {} for name, val in future_class_attr.items(): if not name.startswith(''__''): uppercase_attr[name.upper()] = val else: uppercase_attr[name] = val return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

Pero esto no es realmente OOP. Llamamos a type directamente y no __new__ ni llamamos a los padres __new__ . Vamos a hacerlo:

class UpperAttrMetaclass(type): def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr): uppercase_attr = {} for name, val in future_class_attr.items(): if not name.startswith(''__''): uppercase_attr[name.upper()] = val else: uppercase_attr[name] = val # reuse the type.__new__ method # this is basic OOP, nothing magic in there return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

Es posible que hayas notado el argumento adicional upperattr_metaclass . No tiene nada de especial: __new__ siempre recibe la clase en la que está definido, como primer parámetro. Al igual que usted tiene self para los métodos comunes que reciben la instancia como primer parámetro, o la clase definitoria para los métodos de clase.

Por supuesto, los nombres que utilicé aquí son largos por razones de claridad, pero como self , todos los argumentos tienen nombres convencionales. Así que una metaclase de producción real se vería así:

class UpperAttrMetaclass(type): def __new__(cls, clsname, bases, dct): uppercase_attr = {} for name, val in dct.items(): if not name.startswith(''__''): uppercase_attr[name.upper()] = val else: uppercase_attr[name] = val return type.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)

Podemos hacerlo aún más limpio utilizando super , lo que facilitará la herencia (porque sí, puede tener metaclases, heredar de metaclases, heredar de tipo):

Eso es. Realmente no hay nada más sobre metaclases.

La razón detrás de la complejidad del código que utilizan las metaclases no se debe a las metaclases, sino porque usualmente se usan metaclases para hacer cosas retorcidas que dependen de la introspección, la manipulación de la herencia, vars como __dict__ , etc.

De hecho, las metaclases son especialmente útiles para hacer magia negra, y por lo tanto cosas complicadas. Pero por sí mismos, son simples:

interceptar una creación de clase
modificar la clase
devolver la clase modificada

¿Por qué usarías clases de metaclases en lugar de funciones?

Ya que __metaclass__ puede aceptar cualquier llamada, ¿por qué usaría una clase ya que obviamente es más complicado?

Hay varias razones para hacerlo:

La intención es clara. Cuando lees UpperAttrMetaclass(type) , sabes lo que va a seguir
Puedes usar OOP. Metaclase puede heredar de metaclase, anular métodos primarios. Las metaclases pueden incluso utilizar metaclases.
Las subclases de una clase serán instancias de su metaclase si ha especificado una clase de metaclase, pero no con una función de metaclase.
Puedes estructurar mejor tu código. Nunca use metaclases para algo tan trivial como el ejemplo anterior. Por lo general es para algo complicado. Tener la capacidad de hacer varios métodos y agruparlos en una clase es muy útil para hacer que el código sea más fácil de leer.
Puedes enganchar a __new__ , __init__ y __call__ . Lo que te permitirá hacer cosas diferentes. Incluso si normalmente puedes hacerlo todo en __new__ , algunas personas se sienten más cómodas usando __init__ .
Estas se llaman metaclases, maldita sea! ¡Debe significar algo!

¿Por qué usarías metaclases?

Ahora la gran pregunta. ¿Por qué usaría alguna característica oscura propensa a errores?

Bueno, normalmente no lo haces

Las metaclases son una magia más profunda que el 99% de los usuarios nunca debe preocuparse. Si se pregunta si los necesita, no lo hace (las personas que realmente los necesitan saben con certeza que los necesitan y no necesitan una explicación de por qué).

Python Guru Tim Peters

El caso de uso principal de una metaclase es crear una API. Un ejemplo típico de esto es el Django ORM.

Te permite definir algo como esto:

class Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) age = models.IntegerField()

Pero si haces esto:

guy = Person(name=''bob'', age=''35'') print(guy.age)

No devolverá un objeto IntegerField . int un int , e incluso puede tomarlo directamente de la base de datos.

Esto es posible porque models.Model define __metaclass__ y usa algo de magia que convertirá a la Person que acaba de definir con declaraciones simples en un enlace complejo a un campo de base de datos.

Django hace que algo complejo parezca simple al exponer una API simple y al usar metaclases, recreando el código de esta API para hacer el trabajo real entre bambalinas.

La última palabra

Primero, sabes que las clases son objetos que pueden crear instancias.

Bueno, de hecho, las clases son ellas mismas instancias. De metaclases

>>> class Foo(object): pass >>> id(Foo) 142630324

Todo es un objeto en Python, y todos son instancias de clases o instancias de metaclases.

Excepto por el type .

type es en realidad su propia metaclase. Esto no es algo que se pueda reproducir en Python puro, y se hace haciendo trampa un poco en el nivel de implementación.

En segundo lugar, las metaclases son complicadas. Es posible que no desee utilizarlos para modificaciones de clase muy simples. Puedes cambiar de clase usando dos técnicas diferentes:

parches de mono
decoradores de clase

El 99% del tiempo que necesita una alteración de clase, es mejor usarlos.

Pero el 98% de las veces, no necesitas ninguna alteración de clase.

Función del `call()`método de una metaclase al crear una instancia de clase

Si ha realizado la programación en Python durante más de unos pocos meses, eventualmente se encontrará con un código que se ve así:

# define a class class SomeClass(object): # ... # some definition here ... # ... # create an instance of it instance = SomeClass() # then call the object as if it''s a function result = instance(''foo'', ''bar'')

Esto último es posible cuando implementas el __call__()método mágico en la clase.

class SomeClass(object): # ... # some definition here ... # ... def __call__(self, foo, bar): return bar + foo

El __call__()método se invoca cuando una instancia de una clase se utiliza como una llamada. Pero como hemos visto en respuestas anteriores, una clase en sí misma es una instancia de una metaclase, por lo que cuando usamos la clase como llamable (es decir, cuando creamos una instancia de ella), en realidad estamos llamando al __call__()método de metaclase . En este punto, la mayoría de los programadores de Python están un poco confundidos porque se les ha dicho que cuando crean una instancia como esta instance = SomeClass(), están llamando a su __init__()método. Algunos que han cavado un poco más profundo saben que antes __init__()hay __new__(). Bueno, hoy se está revelando otra capa de verdad, antes de que __new__()exista la metaclase __call__().

Estudiemos la cadena de llamadas al método desde la perspectiva específica de crear una instancia de una clase.

Esta es una metaclase que registra exactamente el momento anterior a la creación de una instancia y el momento en que está a punto de devolverla.

class Meta_1(type): def __call__(cls): print "Meta_1.__call__() before creating an instance of ", cls instance = super(Meta_1, cls).__call__() print "Meta_1.__call__() about to return instance." return instance

Esta es una clase que usa esa metaclase.

class Class_1(object): __metaclass__ = Meta_1 def __new__(cls): print "Class_1.__new__() before creating an instance." instance = super(Class_1, cls).__new__(cls) print "Class_1.__new__() about to return instance." return instance def __init__(self): print "entering Class_1.__init__() for instance initialization." super(Class_1,self).__init__() print "exiting Class_1.__init__()."

Y ahora vamos a crear una instancia de Class_1

instance = Class_1() # Meta_1.__call__() before creating an instance of <class ''__main__.Class_1''>. # Class_1.__new__() before creating an instance. # Class_1.__new__() about to return instance. # entering Class_1.__init__() for instance initialization. # exiting Class_1.__init__(). # Meta_1.__call__() about to return instance.

Observe que el código anterior no hace nada más que registrar las tareas. Cada método delega el trabajo real a la implementación de sus padres, manteniendo así el comportamiento predeterminado. Dado que typees Meta_1la clase padre ( typees la metaclase padre predeterminada) y teniendo en cuenta la secuencia de ordenamiento de la salida anterior, ahora tenemos una idea de cuál sería la pseudo implementación de type.__call__():

class type: def __call__(cls, *args, **kwarg): # ... maybe a few things done to cls here # then we call __new__() on the class to create an instance instance = cls.__new__(cls, *args, **kwargs) # ... maybe a few things done to the instance here # then we initialize the instance with its __init__() method instance.__init__(*args, **kwargs) # ... maybe a few more things done to instance here # then we return it return instance

Podemos ver que el __call__()método de metaclase es el que se llama primero. Luego delega la creación de la instancia al __new__()método de la clase y la inicialización a la instancia __init__(). También es el que finalmente devuelve la instancia.

De lo anterior se desprende que a la metaclase __call__()también se le da la oportunidad de decidir si se realizará o no una llamada Class_1.__new__()o Class_1.__init__()finalmente se realizará. En el transcurso de su ejecución, podría devolver un objeto que no haya sido tocado por ninguno de estos métodos. Tomemos, por ejemplo, este enfoque para el patrón de singleton:

class Meta_2(type): singletons = {} def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls in Meta_2.singletons: # we return the only instance and skip a call to __new__() # and __init__() print ("{} singleton returning from Meta_2.__call__(), " "skipping creation of new instance.".format(cls)) return Meta_2.singletons[cls] # else if the singleton isn''t present we proceed as usual print "Meta_2.__call__() before creating an instance." instance = super(Meta_2, cls).__call__(*args, **kwargs) Meta_2.singletons[cls] = instance print "Meta_2.__call__() returning new instance." return instance class Class_2(object): __metaclass__ = Meta_2 def __new__(cls, *args, **kwargs): print "Class_2.__new__() before creating instance." instance = super(Class_2, cls).__new__(cls) print "Class_2.__new__() returning instance." return instance def __init__(self, *args, **kwargs): print "entering Class_2.__init__() for initialization." super(Class_2, self).__init__() print "exiting Class_2.__init__()."

Observemos qué sucede cuando intentamos crear un objeto de tipo repetidamente. Class_2

a = Class_2() # Meta_2.__call__() before creating an instance. # Class_2.__new__() before creating instance. # Class_2.__new__() returning instance. # entering Class_2.__init__() for initialization. # exiting Class_2.__init__(). # Meta_2.__call__() returning new instance. b = Class_2() # <class ''__main__.Class_2''> singleton returning from Meta_2.__call__(), skipping creation of new instance. c = Class_2() # <class ''__main__.Class_2''> singleton returning from Meta_2.__call__(), skipping creation of new instance. a is b is c # True

La versión tl; dr

La type(obj)función le da el tipo de un objeto.

El type()de una clase es su metaclase .

Para utilizar una metaclase:

class Foo(object): __metaclass__ = MyMetaClass

Creo que la introducción SOLO a la programación de metaclase está bien escrita y ofrece una muy buena introducción al tema a pesar de que ya tiene varios años.

http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html (archivado en https://web.archive.org/web/20080206005253/http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html )

En resumen: una clase es un plano para la creación de una instancia, una metaclase es un plano para la creación de una clase. Se puede ver fácilmente que en Python las clases también deben ser objetos de primera clase para habilitar este comportamiento.

Nunca he escrito uno, pero creo que uno de los mejores usos de las metaclases se puede ver en el marco de Django . Las clases modelo utilizan un enfoque de metaclase para habilitar un estilo declarativo de escritura de nuevos modelos o clases de formulario. Mientras la metaclase crea la clase, todos los miembros tienen la posibilidad de personalizar la clase en sí.

Lo que queda por decir es: si no sabe qué son las metaclases, la probabilidad de que no las necesite es del 99%.

Otros han explicado cómo funcionan las metaclases y cómo encajan en el sistema de tipo Python. Aquí hay un ejemplo de para qué se pueden usar. En un marco de prueba que escribí, quería hacer un seguimiento del orden en el que se definían las clases, para poder luego instanciarlas en este orden. Me resultó más fácil hacer esto usando una metaclase.

class MyMeta(type): counter = 0 def __init__(cls, name, bases, dic): type.__init__(cls, name, bases, dic) cls._order = MyMeta.counter MyMeta.counter += 1 class MyType(object): # Python 2 __metaclass__ = MyMeta class MyType(metaclass=MyMeta): # Python 3 pass

Cualquier cosa que sea una subclase de MyType obtiene un atributo de clase _order que registra el orden en que se definieron las clases.

Un uso para las metaclases es agregar nuevas propiedades y métodos a una instancia automáticamente.

Por ejemplo, si nos fijamos en los modelos Django , su definición parece un poco confusa. Parece como si solo estuvieras definiendo propiedades de clase:

class Person(models.Model): first_name = models.CharField(max_length=30) last_name = models.CharField(max_length=30)

Sin embargo, en tiempo de ejecución, los objetos Person se llenan con todo tipo de métodos útiles. Vea la source de algunos metaclassery asombrosos.

Una metaclase es la clase de una clase. Al igual que una clase define cómo se comporta una instancia de la clase, una metaclase define cómo se comporta una clase. Una clase es una instancia de una metaclase.

Mientras que en Python puede usar Jerub arbitrarios para las metaclases (como Jerub muestra Jerub ), el enfoque más útil es en realidad convertirlo en una clase en sí. type es la metaclase habitual en Python. En caso de que se lo pregunte, sí, el type es en sí mismo una clase, y es su propio tipo. No podrás recrear algo como el type puramente en Python, pero Python hace un poco de trampa. Para crear tu propia metaclase en Python, solo quieres subclasificar.

Una metaclase se usa más comúnmente como una clase de fábrica. Al igual que creas una instancia de la clase llamando a la clase, Python crea una nueva clase (cuando ejecuta la declaración de ''clase'') llamando a la metaclase. Combinadas con los __init__ normales __init__ y __new__ , las metaclases, por lo tanto, le permiten hacer "cosas adicionales" al crear una clase, como registrar la nueva clase con algún registro, o incluso reemplazar la clase con algo completamente distinto.

Cuando se ejecuta la instrucción de class , Python ejecuta primero el cuerpo de la instrucción de class como un bloque de código normal. El espacio de nombres resultante (un dict) contiene los atributos de la clase a ser. La metaclase se determina observando las clases de base de la clase a ser (las metaclases se heredan), el atributo __metaclass__ de la clase a ser (si existe) o la variable global __metaclass__ . Luego se llama a la metaclase con el nombre, las bases y los atributos de la clase para instanciarla.

Sin embargo, las metaclases realmente definen el tipo de una clase, no solo una fábrica para ella, así que puedes hacer mucho más con ellas. Puede, por ejemplo, definir métodos normales en la metaclase. Estos métodos de metaclase son como los métodos de clase, ya que pueden invocarse en la clase sin una instancia, pero tampoco son como los métodos de clase porque no pueden invocarse en una instancia de la clase. type.__subclasses__() es un ejemplo de un método en el type metaclass. También puede definir los métodos ''mágicos'' normales, como __add__ , __iter__ y __getattr__ , para implementar o cambiar el comportamiento de la clase.

Aquí hay un ejemplo agregado de los bits y piezas:

def make_hook(f): """Decorator to turn ''foo'' method into ''__foo__''""" f.is_hook = 1 return f class MyType(type): def __new__(mcls, name, bases, attrs): if name.startswith(''None''): return None # Go over attributes and see if they should be renamed. newattrs = {} for attrname, attrvalue in attrs.iteritems(): if getattr(attrvalue, ''is_hook'', 0): newattrs[''__%s__'' % attrname] = attrvalue else: newattrs[attrname] = attrvalue return super(MyType, mcls).__new__(mcls, name, bases, newattrs) def __init__(self, name, bases, attrs): super(MyType, self).__init__(name, bases, attrs) # classregistry.register(self, self.interfaces) print "Would register class %s now." % self def __add__(self, other): class AutoClass(self, other): pass return AutoClass # Alternatively, to autogenerate the classname as well as the class: # return type(self.__name__ + other.__name__, (self, other), {}) def unregister(self): # classregistry.unregister(self) print "Would unregister class %s now." % self class MyObject: __metaclass__ = MyType class NoneSample(MyObject): pass # Will print "NoneType None" print type(NoneSample), repr(NoneSample) class Example(MyObject): def __init__(self, value): self.value = value @make_hook def add(self, other): return self.__class__(self.value + other.value) # Will unregister the class Example.unregister() inst = Example(10) # Will fail with an AttributeError #inst.unregister() print inst + inst class Sibling(MyObject): pass ExampleSibling = Example + Sibling # ExampleSibling is now a subclass of both Example and Sibling (with no # content of its own) although it will believe it''s called ''AutoClass'' print ExampleSibling print ExampleSibling.__mro__

typees en realidad una metaclassclase que crea otras clases. La mayoría metaclassson las subclases de type. El metaclassrecibe la newclase como su primer argumento y proporciona acceso al objeto de clase con los detalles que se mencionan a continuación:

>>> class MetaClass(type): ... def __init__(cls, name, bases, attrs): ... print (''class name: %s'' %name ) ... print (''Defining class %s'' %cls) ... print(''Bases %s: '' %bases) ... print(''Attributes'') ... for (name, value) in attrs.items(): ... print (''%s :%r'' %(name, value)) ... >>> class NewClass(object, metaclass=MetaClass): ... get_choch=''dairy'' ... class name: NewClass Bases <class ''object''>: Defining class <class ''NewClass''> get_choch :''dairy'' __module__ :''builtins'' __qualname__ :''NewClass''

Note:

Note que la clase no fue instanciada en ningún momento; El simple acto de crear la clase desencadenó la ejecución del metaclass.

Tenga en cuenta que esta respuesta es para Python 2.x como se escribió en 2008, las metaclases son ligeramente diferentes en 3.x, vea los comentarios.

Las metaclases son la salsa secreta que hace que la clase funcione. La metaclase predeterminada para un nuevo objeto de estilo se llama ''tipo''.

class type(object) | type(object) -> the object''s type | type(name, bases, dict) -> a new type

Las metaclases toman 3 args. '' nombre '', '' bases '' y '' dict ''

Aquí es donde comienza el secreto. Busque de dónde vienen el nombre, las bases y el dictado en esta definición de clase de ejemplo.

class ThisIsTheName(Bases, Are, Here): All_the_code_here def doesIs(create, a): dict

Permite definir una metaclase que demostrará cómo '' class: '' lo llama.

def test_metaclass(name, bases, dict): print ''The Class Name is'', name print ''The Class Bases are'', bases print ''The dict has'', len(dict), ''elems, the keys are'', dict.keys() return "yellow" class TestName(object, None, int, 1): __metaclass__ = test_metaclass foo = 1 def baz(self, arr): pass print ''TestName = '', repr(TestName) # output => The Class Name is TestName The Class Bases are (<type ''object''>, None, <type ''int''>, 1) The dict has 4 elems, the keys are [''baz'', ''__module__'', ''foo'', ''__metaclass__''] TestName = ''yellow''

Y ahora, un ejemplo que realmente significa algo, esto hará que las variables en la lista de "atributos" se establezcan en la clase y se establezca en Ninguno.

def init_attributes(name, bases, dict): if ''attributes'' in dict: for attr in dict[''attributes'']: dict[attr] = None return type(name, bases, dict) class Initialised(object): __metaclass__ = init_attributes attributes = [''foo'', ''bar'', ''baz''] print ''foo =>'', Initialised.foo # output=> foo => None

Tenga en cuenta que el comportamiento mágico que ''Inicializado'' gana al tener los init_attributes metaclase no se pasa a una subclase de Initalizado.

Aquí hay un ejemplo aún más concreto, que muestra cómo puede subclasificar ''tipo'' para hacer una metaclase que realice una acción cuando se crea la clase. Esto es bastante complicado:

class MetaSingleton(type): instance = None def __call__(cls, *args, **kw): if cls.instance is None: cls.instance = super(MetaSingleton, cls).__call__(*args, **kw) return cls.instance class Foo(object): __metaclass__ = MetaSingleton a = Foo() b = Foo() assert a is b

Actualización de Python 3

Hay (en este punto) dos métodos clave en una metaclase:

__prepare__ y
__new__

__prepare__le permite proporcionar una asignación personalizada (como una OrderedDict) para usarla como espacio de nombres mientras se crea la clase. Debe devolver una instancia del espacio de nombres que elija. Si no se implementa se usa __prepare__un normal dict.

__new__ es responsable de la creación / modificación real de la clase final.

Una metaclase básica, de no hacer nada extra le gustaría:

class Meta(type): def __prepare__(metaclass, cls, bases): return dict() def __new__(metacls, cls, bases, clsdict): return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)

Un ejemplo simple:

Digamos que desea que se ejecute un código de validación simple en sus atributos, como que siempre debe ser un into un str. Sin una metaclase, su clase se vería como:

class Person: weight = ValidateType(''weight'', int) age = ValidateType(''age'', int) name = ValidateType(''name'', str)

Como puede ver, debe repetir el nombre del atributo dos veces. Esto hace posible errores tipográficos junto con insectos irritantes.

Una metaclase simple puede resolver ese problema:

class Person(metaclass=Validator): weight = ValidateType(int) age = ValidateType(int) name = ValidateType(str)

Este es el aspecto que tendría la metaclase (no se usa __prepare__porque no es necesario):

class Validator(type): def __new__(metacls, cls, bases, clsdict): # search clsdict looking for ValidateType descriptors for name, attr in clsdict.items(): if isinstance(attr, ValidateType): attr.name = name attr.attr = ''_'' + name # create final class and return it return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)

Una muestra de ejecución de:

p = Person() p.weight = 9 print(p.weight) p.weight = ''9''

produce:

9 Traceback (most recent call last): File "simple_meta.py", line 36, in <module> p.weight = ''9'' File "simple_meta.py", line 24, in __set__ (self.name, self.type, value)) TypeError: weight must be of type(s) <class ''int''> (got ''9'')

Nota : este ejemplo es lo suficientemente simple, también podría haberse logrado con un decorador de clase, pero probablemente una metaclase real estaría haciendo mucho más.

La clase ''ValidateType'' para referencia:

class ValidateType: def __init__(self, type): self.name = None # will be set by metaclass self.attr = None # will be set by metaclass self.type = type def __get__(self, inst, cls): if inst is None: return self else: return inst.__dict__[self.attr] def __set__(self, inst, value): if not isinstance(value, self.type): raise TypeError(''%s must be of type(s) %s (got %r)'' % (self.name, self.type, value)) else: inst.__dict__[self.attr] = value

La función type () puede devolver el tipo de un objeto o crear un nuevo tipo,

por ejemplo, podemos crear una clase Hi con la función type () y no necesitamos usarlo de esta manera con la clase Hi (objeto):

def func(self, name=''mike''): print(''Hi, %s.'' % name) Hi = type(''Hi'', (object,), dict(hi=func)) h = Hi() h.hi() Hi, mike. type(Hi) type type(h) __main__.Hi

Además de usar type () para crear clases dinámicamente, puede controlar el comportamiento de creación de la clase y usar metaclase.

De acuerdo con el modelo de objetos de Python, la clase es el objeto, por lo que la clase debe ser una instancia de otra clase determinada. De forma predeterminada, una clase de Python es una instancia de la clase de tipo. Es decir, el tipo es metaclase de la mayoría de las clases integradas y la metaclase de clases definidas por el usuario.

class ListMetaclass(type): def __new__(cls, name, bases, attrs): attrs[''add''] = lambda self, value: self.append(value) return type.__new__(cls, name, bases, attrs) class CustomList(list, metaclass=ListMetaclass): pass lst = CustomList() lst.add(''custom_list_1'') lst.add(''custom_list_2'') lst [''custom_list_1'', ''custom_list_2'']

La magia tendrá efecto cuando pasamos los argumentos de palabras clave en metaclase, esto indica al intérprete de Python para crear la Lista personalizada mediante ListMetaclass. new (), en este punto, podemos modificar la definición de clase, por ejemplo, y agregar un nuevo método y luego devolver la definición revisada.

Las clases de Python son en sí mismas objetos, como en la instancia, de su meta-clase.

La metaclase predeterminada, que se aplica cuando se determinan las clases como:

class foo: ...

la meta clase se usa para aplicar alguna regla a un conjunto completo de clases. Por ejemplo, suponga que está creando un ORM para acceder a una base de datos, y desea que los registros de cada tabla sean de una clase asignada a esa tabla (según los campos, las reglas comerciales, etc.,), un posible uso de metaclase es, por ejemplo, la lógica de la agrupación de conexiones, que es compartida por todas las clases de registro de todas las tablas. Otro uso es la lógica para admitir claves externas, que involucra múltiples clases de registros.

cuando define metaclase, subclasifica y puede anular los siguientes métodos mágicos para insertar su lógica.

class somemeta(type): __new__(mcs, name, bases, clsdict): """ mcs: is the base metaclass, in this case type. name: name of the new class, as provided by the user. bases: tuple of base classes clsdict: a dictionary containing all methods and attributes defined on class you must return a class object by invoking the __new__ constructor on the base metaclass. ie: return type.__call__(mcs, name, bases, clsdict). in the following case: class foo(baseclass): __metaclass__ = somemeta an_attr = 12 def bar(self): ... @classmethod def foo(cls): ... arguments would be : ( somemeta, "foo", (baseclass, baseofbase,..., object), {"an_attr":12, "bar": <function>, "foo": <bound class method>} you can modify any of these values before passing on to type """ return type.__call__(mcs, name, bases, clsdict) def __init__(self, name, bases, clsdict): """ called after type has been created. unlike in standard classes, __init__ method cannot modify the instance (cls) - and should be used for class validaton. """ pass def __prepare__(): """ returns a dict or something that can be used as a namespace. the type will then attach methods and attributes from class definition to it. call order : somemeta.__new__ -> type.__new__ -> type.__init__ -> somemeta.__init__ """ return dict() def mymethod(cls): """ works like a classmethod, but for class objects. Also, my method will not be visible to instances of cls. """ pass

De todos modos, esos dos son los ganchos más utilizados. metaclassing es poderoso, y la lista de usos anteriores para metaclassing no está ni cerca ni lejos.

Una metaclase es una clase que dice cómo (otra) clase se debe crear.

Este es un caso en el que veía la metaclase como una solución a mi problema: tenía un problema realmente complicado, que probablemente podría haberse resuelto de manera diferente, pero elegí resolverlo utilizando una metaclase. Debido a la complejidad, es uno de los pocos módulos que he escrito donde los comentarios en el módulo superan la cantidad de código que se ha escrito. Aquí está...

#!/usr/bin/env python # Copyright (C) 2013-2014 Craig Phillips. All rights reserved. # This requires some explaining. The point of this metaclass excercise is to # create a static abstract class that is in one way or another, dormant until # queried. I experimented with creating a singlton on import, but that did # not quite behave how I wanted it to. See now here, we are creating a class # called GsyncOptions, that on import, will do nothing except state that its # class creator is GsyncOptionsType. This means, docopt doesn''t parse any # of the help document, nor does it start processing command line options. # So importing this module becomes really efficient. The complicated bit # comes from requiring the GsyncOptions class to be static. By that, I mean # any property on it, may or may not exist, since they are not statically # defined; so I can''t simply just define the class with a whole bunch of # properties that are @property @staticmethods. # # So here''s how it works: # # Executing ''from libgsync.options import GsyncOptions'' does nothing more # than load up this module, define the Type and the Class and import them # into the callers namespace. Simple. # # Invoking ''GsyncOptions.debug'' for the first time, or any other property # causes the __metaclass__ __getattr__ method to be called, since the class # is not instantiated as a class instance yet. The __getattr__ method on # the type then initialises the class (GsyncOptions) via the __initialiseClass # method. This is the first and only time the class will actually have its # dictionary statically populated. The docopt module is invoked to parse the # usage document and generate command line options from it. These are then # paired with their defaults and what''s in sys.argv. After all that, we # setup some dynamic properties that could not be defined by their name in # the usage, before everything is then transplanted onto the actual class # object (or static class GsyncOptions). # # Another piece of magic, is to allow command line options to be set in # in their native form and be translated into argparse style properties. # # Finally, the GsyncListOptions class is actually where the options are # stored. This only acts as a mechanism for storing options as lists, to # allow aggregation of duplicate options or options that can be specified # multiple times. The __getattr__ call hides this by default, returning the # last item in a property''s list. However, if the entire list is required, # calling the ''list()'' method on the GsyncOptions class, returns a reference # to the GsyncListOptions class, which contains all of the same properties # but as lists and without the duplication of having them as both lists and # static singlton values. # # So this actually means that GsyncOptions is actually a static proxy class... # # ...And all this is neatly hidden within a closure for safe keeping. def GetGsyncOptionsType(): class GsyncListOptions(object): __initialised = False class GsyncOptionsType(type): def __initialiseClass(cls): if GsyncListOptions._GsyncListOptions__initialised: return from docopt import docopt from libgsync.options import doc from libgsync import __version__ options = docopt( doc.__doc__ % __version__, version = __version__, options_first = True ) paths = options.pop(''<path>'', None) setattr(cls, "destination_path", paths.pop() if paths else None) setattr(cls, "source_paths", paths) setattr(cls, "options", options) for k, v in options.iteritems(): setattr(cls, k, v) GsyncListOptions._GsyncListOptions__initialised = True def list(cls): return GsyncListOptions def __getattr__(cls, name): cls.__initialiseClass() return getattr(GsyncListOptions, name)[-1] def __setattr__(cls, name, value): # Substitut option names: --an-option-name for an_option_name import re name = re.sub(r''^__'', "", re.sub(r''-'', "_", name)) listvalue = [] # Ensure value is converted to a list type for GsyncListOptions if isinstance(value, list): if value: listvalue = [] + value else: listvalue = [ None ] else: listvalue = [ value ] type.__setattr__(GsyncListOptions, name, listvalue) # Cleanup this module to prevent tinkering. import sys module = sys.modules[__name__] del module.__dict__[''GetGsyncOptionsType''] return GsyncOptionsType # Our singlton abstract proxy class. class GsyncOptions(object): __metaclass__ = GetGsyncOptionsType()

Además de las respuestas publicadas, puedo decir que a metaclassdefine el comportamiento de una clase. Por lo tanto, puede establecer explícitamente su metaclase. Cada vez que Python obtiene una palabra clave class, comienza a buscar el metaclass. Si no se encuentra, el tipo de metaclase predeterminado se usa para crear el objeto de la clase. Usando el __metaclass__atributo, puedes establecer metaclassde tu clase:

class MyClass: __metaclass__ = type # write here other method # write here one more method print(MyClass.__metaclass__)

Producirá la salida de esta manera:

class ''type''

Y, por supuesto, puede crear el suyo propio metaclasspara definir el comportamiento de cualquier clase que se cree utilizando su clase.

Para hacer eso, su metaclassclase de tipo predeterminada debe ser heredada ya que esta es la principal metaclass:

class MyMetaClass(type): __metaclass__ = type # you can write here any behaviour you want class MyTestClass: __metaclass__ = MyMetaClass Obj = MyTestClass() print(Obj.__metaclass__) print(MyMetaClass.__metaclass__)

La salida será:

class ''__main__.MyMetaClass'' class ''type''

__getitem__ - ¿Qué son las metaclases en Python?

__getitem__ python (15)