类即对象
在理解元类之前，需要先掌握Python中的类，Python中类的概念与SmallTalk中类的概念相似。
在大多数语言中，类是用来描述如何创建对象的代码段，这在Python中也是成立的：
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print(my_object)
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>Python中，类其实也是对象。当我们使用关键字class的时候，Python会执行这段代码，然后生成一个对象。下面的代码在内存中创建一个对象ObjectCreator:
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
... 当一个对象具有创建对象的能力时，就称该对象为类。
所以类本质上还是一个对象，因此它具有以下属性：
- 可以将它赋值给其它变量
- 可以对它进行复制
- 可以给它添加属性
- 可以将它传递给函数作为参数
例如：
>>> 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>动态创建类
既然类就是对象，那我们就可以像创建其他对象一样动态创建类。
首先，在函数中使用class创建一个类：
>>> 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>但是上面的例子也称不上是完全动态的创建类，因为我们还需要在其中编写整个类的代码。
既然类就是对象，那么它们肯定是通过某个东西来创建的。当使用class关键字的时候，Python会自动创建类，Python也提供了方法让我们手动来创建类。
还记得type()函数吗？这个函数可以获取对象的类型。
>>> print(type(1))
<type 'int'>
>>> print(type("1"))
<type 'str'>
>>> print(type(ObjectCreator))
<type 'type'>
>>> print(type(ObjectCreator()))
<class '__main__.ObjectCreator'>type还有另外一个功能，那就是创建类。type使用类的相关描述作为参数，然后返回一个类。
type创建类的语法如下：
type(类名,基类元组(可以为空，用于继承), 包含属性或函数的字典)例如：
>>> class MyShinyClass(object):
... pass上面的类可以使用下面的方法手动创建：
>>> 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>type也接收一个字典参数来定义类中的属性：
>>> class Foo(object):
... bar = True等价于
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})通过type创建的类使用方式跟普通类一样：
>>> print(Foo)
<class '__main__.Foo'>
>>> print(Foo.bar)
True
>>> f = Foo()
>>> print(f)
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print(f.bar)
True当然也可以继承：
>>> class FooChild(Foo):
... pass等价于：
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})
>>> print(FooChild)
<class '__main__.FooChild'>
>>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from Foo
True最后，我们可能还想给类添加方法，可以先定义一个函数，然后将它以属性的方式赋予给类。
>>> 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而且，我们还可以在动态创建类之后，给类添加更多的方法和属性：
>>> def echo_bar_more(self):
... print('yet another method')
...
>>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')
True什么是元类？
通常，我们定义类来创建对象，但是现在我们知道类也是对象。那么是通过什么来创建类呢？答案就是元类。你可以想象关系如下：
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()你已经知道使用type可以创建类：
MyClass = type('MyClass', (), {})那是因为type函数实际上就是一个元类，Python使用type作为元类来创建所有的类。
通过检查class属性，我们可以知道，其实Python中任何数据类型都是对象，包括整型、字符串、函数以及类，它们都是对象。它们都是从类中创建的。
>>> 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'>那么__class__的__class__是什么呢？
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> name.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>所以类其实就是通过元类来创建的，你可以将元类称之为类工厂。
type是内置的元类，Python默认使用它来创建类。当然，我们也可以定义属于我们自己的元类。
metaclass属性
当我们创建类的时候，可以给它添加metaclass属性:
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
[...]如果我们定义了metaclass属性，Python就会使用这个元类来创建类Foo。
注意，编译器首先读取class Foo(object)，这时并不会在内存中创建Foo类。Python会继续查找类定义中的__meatclass__，如果找到了，就使用它来创建类Foo，如果没有找到，就使用type来创建类。
所以对于以下代码：
class Foo(Bar):
passPython工作流程如下：
- 首先检查
Foo中是否具有属性__metaclass__？ - 如果找到，就使用
__metaclass__定义的元类在内存中创建一个类对象。 - 如果在类定义中没有找到这个属性，就在模块级别中进行查找。
- 如果还是没有找到，就会使用父类Bar中的元类来创建类。
注意：类中的__metaclass__属性不会被子类继承，但是父类中的__class__会被继承。
自定义元类
元类的主要作用是在创建类的时候自动改变类。
例如，想要实现模块中所有的类属性都是大写格式。可以定义模块级别的__metaclass__来实现。
这样模块中所有的类都是通过这个元类来创建的。
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
"""
返回一个类，该类的所有属性名的都为大写
"""
# 将不是__开头的属性名转为大写字母
uppercase_attr = {}
for name, val in future_class_attr.items():
if not name.startswith('__'):
uppercase_attr[name.upper()] = val
else:
uppercase_attr[name] = val
# 使用type创建类
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
__metaclass__ = upper_attr # 定义模块级别的元类，这样模块中所有类都会使用该元类创建
class Foo():
# 注意，新式类不支持模块级别的元类，但是可以在类中定义__metaclass__
bar = 'bip'
print(hasattr(Foo, 'bar'))
# 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))
# 输出: True
f = Foo()
print(f.BAR)
# Out: 'bip'也可以将metaclass定义为一个真正的类:
# 记住type还是一个类，所以可以继承它
class UpperAttrMetaclass(type):
# __new__ 会在__init__之前调用，它会创建并返回一个实例
# 而__init__仅用于初始化，进行一些参数的配置
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)但是上面的做法并不符合OOP的思想，因为它直接调用了type方法，实际上可以调用type的__new__方法。
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
# 调用type.__new__方法
return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, uppercase_attr)你可能注意到参数upperattr_metaclass, 它代表要实例化的类。当然，我这里取这么个复杂的名字主要是为了明确它的含义。但是，就像self参数一样，所有参数都有其习惯性命名。所以生产环境下的metaclass定义如下：
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)更好的方式是使用super方法，以便减轻这种继承关系。
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 super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)元类实际上做了以下三方面的工作：
- 干涉创建类的过程
- 修改类
- 返回修改之后的类
为什么使用类而不是函数来定义元类？
理由如下：
- 目的更明确，当你阅读
UpperAttrMetaclass(type)的时候，你知道它用来做什么。 - 可以使用面向对象编程，元类可以继承自其它元类，还可以覆盖父类方法。
- 可以更好的组织代码结构。元类通常用于处理比较复杂的情况。
- 可以为
__new__、__init__和__call__编写钩子，为后续开发者提供便利。
为什么使用元类？
现在，终极问题来了，为什么要使用元类这种模糊且容易出错的功能？
一般情况下，我们并不会使用元类，99%的开发者并不会用到元类，所以一般不用考虑这个问题。
元类主用用于创建API，一个典型的例子就是Django的ORM。
它让我们可以这样定义一个类：
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()运行下面的代码：
guy = Person(name='bob', age='35')
print(guy.age)返回的结果是int类型而不是IntegerField对象。这是因为models.Model使用了元类，它会将Python中定义的字段转换成数据库中的字段。
通过使用元类，Django将复杂的接口转换成简单的接口。
总结
首先，我们知道了类其实就是可以创建实例的对象。而类又是通过元类来创建的。
>>> class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
142630324Python中所有数据类型都是对象，它们要么是类的实例要么是元类的实例。
除了type，它实际上是自身的元类。这一点没法在Python中重现，因为它是在编译阶段实现的。
其次， 元类都是复杂的，对于一般的类是用不着的。可以使用以下两种技巧修改类：
- monkey patch
- 类修饰器
当你需要修改类的时候，99%的情况下可以使用元类。但是99%的情况下，你根本不需要修改一个类。
