使用元类
type()
动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时创建的，而是运行时动态创建的。
比方说我们定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块:
class Hello(object):
def hello(self,name ='world'):
print('Hello %s' % name)
当Python解释器载入hello模块时，就会一次执行该模块的语句，执行结果就是动态创建一个Hello的class对象，测试如下:
>>> from hello import Hello
>>>h =Hello()
>>>h.hello()
Hello,world
>>>print(type(Hello))
<class 'type'>
>>>print(type(h))
<class 'hello.Hello'>
type()函数可以查看一个类型或者变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是个实例，它的类型就是class Hello。
我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class方法就是使用type()函数。
type()即可以返回一个对象的类型又可以创建一个新的类型，比如，通过我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无须通过class Hello(object):
... 的定义:
>>>def fn(self,name ='world'):
print('Hello,%s'% name)
>>>Hello = type('Hello',(object,),dict(hello =fn)) #创建Hello class
>>>h =Hello()
>>>h.hello()
Hello,world
>>>print(type(Hello))
<class 'type'>
>>>print(type(h))
<class '__main__.Hello'>
要创建一个class，type()函数需要一次传入3个函数:
1、class名称
2、继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法
3、class的函数名称和方法绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。
通过type()函数创建的类和直接写class是一模一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫面了一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class.
正常情况下，我们都使用class Xxx..来定义类，但是type()函数也允许我们动态的创建出类，也就是说，动态语言本身支持运行期间动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期间创建出类，必须构造源代码再调用编译器，或者借助一些工具，生成字节码实现，本质上都是动态编译非常复杂。
metaclass
除了使用type()函数动态创建外，要控制类的创建行为，可以使用metaclass。
metaclass直接译为元类，简单解释:
当我们定义了类之后，就可以根据这个类创建实例，所以，先定义类，在创建实例。
先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。
所以，metaclass允许你创建修改类。换句话说，你可以把类看作是metaclass创建出来的“实例”。
metaclass是Python面向对象里最难理解的，也是最难使用的魔法代码。正常情况下不会使用metaclass的情况，所以，一下内容看不懂也没关系。
我们先看一个简单的例子:这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add()方法:
定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass类：
class ListMetaclass(type):
def __new__(cls,name,bases,attrs):
attrs['add'] =lambda self,value :self.append(value)
return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字metaclass:
class Mylist(list,metaclass =ListMetaclass):
pass
当我们传入metaclass参数时，魔术就生效了，它只是Python解释器在创建Mylist时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后返回修改后的定义。
__new__()接收到的参数依次是:
1、当前准备创建的类的对象
2、类的名字
3、类继承的父类集合
4、类的方法集合
测试下MyList是否可以调用add()方法:
>>>L =MyList()
>>>L.add(1)
>>>L
1
而普通的list没有add()方法.
动态修改有什么意义？直接在MyList中写add()方法不是更简单，正常情况下确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。
但是总会遇到需要metaclass修改类的定义，ORM就是一个例子。
ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。
要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。
让我们来尝试编写一个ORM框架。
编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：
class User(Model):
# 定义类的属性到列的映射：
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')# 创建一个实例：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')# 保存到数据库：
u.save()其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。
现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。
首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：
class Field(object):
def __init__(self, name, column_type):
self.name = name
self.column_type = column_type def __str__(self):
return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：
class StringField(Field):
def __init__(self, name):
super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')class IntegerField(Field):
def __init__(self, name):
super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name=='Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
print('Found model: %s' % name)
mappings = dict()
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
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)以及基类Model：
class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
def save(self):
fields = []
params = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v.name)
params.append('?')
args.append(getattr(self, k, None))
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
print('SQL: %s' % sql)
print('ARGS: %s' % str(args))当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass，如果没有找到，就继续在父类Model中查找metaclass，找到了，就使用Model中定义的metaclass的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。
在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：
排除掉对
Model类的修改；在当前类（比如
User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性）；把表名保存到
__table__中，这里简化为表名默认为类名。
在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。
我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。
编写代码试试：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()输出如下：
Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>Found mapping: password ==> <StringField:password>Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>Found mapping: name ==> <StringField:username>SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]可以看到，save()方法已经打印出可执行的sql语句，以及参数列表，只需要真正的连接到数据库，执行sql语句，就能完成相应的功能。
不到100行代码。我们就通过metaclass创建了一个精简的ORM框架。
小结：
metaclass是Python中非常具有魔术性的对象，它可以改变类创建时的行为，这种强大的功能使用起来务必小心。
