Understanding Python metaclasses

关注

翻译最新推荐文章于 2026-06-04 15:55:19 发布 270 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python中的metaclass，不懂就不能说会phthon 在Python中，元类（metaclass）是一种高级概念，用于控制类的创建过程。简单来说，元类就是“类的类”，它负责生成我们日常使用的类对象阅读详情

原文地址：https://blog.ionelmc.ro/2015/02/09/understanding-python-metaclasses/

译文参考：https://blog.youkuaiyun.com/wwx890208/article/details/80644400

国外的一位程序员（Ionel）在网上看了很多讲述Python元类的文章，但觉得没有一篇能讲明白元类在Python中是如何工作的，所以 Ionel 写了这篇文章，给出了自己的理解。

Python中，元类是一个充满争议的话题，很多开发者都避免使用元类。我认为导致这种现象的主要原因是，Python学习过程中没有很好地理解清楚Python灵活的工作流和查找规则。您需要理解一些关键的概念，才能在Python中有效地使用元类。

如果您以前没听过元类，那么简单来说，元类提供了很多有趣的途径，来减少模版的使用，并提供更加友好的API。为了使本文尽可能精炼，我假设读者们都富有创造性，这样我就不需要花大量的篇幅去解释：“为什么A需要用元类来实现，而B不需要？”。

本文使用Python 3，如果有Python 2值得注意的地方，会在脚注中用小字说明（脚注没翻译，看原文吧）。

概述

在深入讨论细节之前，我们有必要先作一个概括性的说明。

在Python中，类也是对象。与普通对象一样，类也是某个东西的实例——那就是元类。默认的元类是 type。不幸的是，为了能向后兼容， type有点难以理解： type可以作为一个函数使用，返回对象所属的类。

>>> class Foobar:
...     pass
...
>>> type(Foobar)
<class 'type'>
>>> foo = Foobar()
>>> type(foo)
<class '__main__.Foobar'>

如果熟悉内置函数 isinstance，您应该知道：

>>> isinstance(foo, Foobar)
True
>>> isinstance(Foobar, type)
True

上述关系如图所示：

在这里插入图片描述

让我们继续回到类的创建上来……

元类的简单使用

创建类时，我们可以完全不用 class声明语句，而是用 type来直接创建：

>>> MyClass = type('MyClass', (), {})
>>> MyClass
<class '__main__.MyClass'>

class声明不仅仅是语法糖，它还做了很多额外的工作，比如设置恰当的 __qualname__、 __doc__属性，以及调用 __prepare__方法等。

我们可以自定义一个元类：

>>> class Meta(type):
...     pass

然后使用它：

>>> class Complex(metaclass=Meta):
...     pass
>>> type(Complex)
<class '__main__.Meta'>

现在，我们对元类的使用有了大概的了解……

魔法方法

魔法方法是Python的特性之一，它允许开发人员重载各种操作符以及对象的行为。您可以这样做，来重载调用操作符：

>>> class Funky:
...     def __call__(self):
...         print("Look at me, I work like a function!")
>>> f = Funky()
>>> f()
Look at me, I work like a function!

元类的实现依赖于魔法方法，因此我们需要对这些魔法方法有所了解。

slots

当您在类中定义一个魔法方法时，此方法最终会成为描述该类的结构体中的一个指针，并放入 __dict__。对每个魔法方法，这个结构体中都有对应的字段。出于一些原因，这些字段被称为 type slots 。

而Python通过 __slots__属性实现了另外一个特性。带有 __slots__属性的类，创建的实例是没有 __dict__属性的（这样实例占的内存会少一丁点）。随之而来的副作用也很明显，除了 __slots__中指定的属性，实例不能再拥有其他属性：如果尝试给实例设置一个不在 __slots__中的属性，Python会抛出异常。

需要注意是，本文提到的 slots ，指的都是 type slots ，而不是 __slots__。

对象属性查找

这里很容易出错，因为和Python 2的经典类相比，Python 3新式类的实现有了很多细微的差别。

这里假设 Class是一个类， instance是类 Class的一个实例（为了和下一节区别，这里可理解为： instance是一个实例对象），那么引用 instance.foobar属性时的查找流程大致如下：

调用 Class.__getattribute__（ tp_getattro）对应的 type slot 。此方法的默认实现如下：
- Class.__dict__中是否存在名为 foobar的元素，此元素有 __get__方法，且是数据描述符？
  - 若存在，返回 Class.__dict__['foobar'].__get__(instance, Class)的返回值。
- instance.__dict__中是否存在名为 foobar的元素？
  - 若存在，返回 instance.__dict__['foobar']。
- Class.__dict__中是否存在名为 foobar的元素，此元素有 __get__方法，但不是数据描述符？
  - 若存在，返回 Class.__dict__['foobar'].__get__(instance, Class)的返回值。
- Class.__dict__中是否存在名为 foobar的元素？
  - 若存在，则返回 Class.__dict__['foobar']。
若仍未找到 foobar，但存在 Class.__getattr__，则调用 Class.__getattr__('foobar')并返回。

如果还不清楚，可参考下图，下图展示了对象属性查找的整个过程：

在这里插入图片描述

为了避免点号 “.” 造成混淆，图里使用冒号 “:” 表示所处位置。

类属性查找

由于类需要支持类方法和静态方法，所以和引用对象属性（ instance.foobar）的查找流程相比，引用类属性（ Class.foobar）时的查找流程略有不同。

假设 Class是 Metaclass的一个实例（为了和上一节区别，这里可理解为： Class是一个类对象），引用 Class.foobar时的流程大致如下：

调用 Metaclass.__getattribute__（ tp_getattro）对应的 type slot 。此方法的默认实现如下：
- Metaclass.__dict__中是否存在名为 foobar的元素，此元素有 __get__方法，且是数据描述符？
  - 若存在，返回 Metaclass.__dict__['foobar'].__get__(Class, Metaclass)的返回值。
- Class.__dict__中是否存在名为 foobar的元素，且此元素是描述符（数据/非数据描述符）？
  - 若存在，返回 Class.__dict__['foobar'].__get__(None, Class)的返回值。
- Class.__dict__中是否存在名为foobar的元素？
  - 若存在，返回 Class.__dict__['foobar']。
- Metaclass.__dict__中是否存在名为 foobar的元素，但此元素不是数据描述符？
  - 若存在，返回 Metaclass.__dict__['foobar'].__get__(Class, Metaclass)的返回值。
- Metaclass.__dict__中是否存在名为foobar的元素？
  - 若存在，则返回 Metaclass.__dict__['foobar']。
若仍未找到 foobar属性，但存在 Metaclass.__getattr__，则调用 Metaclass.__getattr__('foobar')并返回。

整个流程如下图所示：

在这里插入图片描述

为了避免点号 “.” 造成混淆，图里使用冒号 “:” 表示所处位置。

魔法方法查找

魔方方法的查找是在类上完成的，直接使用类的大结构体的 slots。

对象的类中是否存在此魔法方法对应的 slot （C代码大致如下： object->ob_type->tp_<magicmethod>）?
- 若存在，则直接使用。
- 否则，对应的指针为 NULL，表示不支持此魔法方法对应的操作。
内部C代码的含义：
- object->ob_type表示 object 对应的类。
- ob_type->tp_<magicmethod>表示 type slot 。

上述流程看似简单，实际上 type slots 指向的是包装器，包装器包装您自定义的函数，因此描述符才能按照预期工作：

>>> class Magic:
...     @property
...     def __repr__(self):
...         def inner():
...             return "It works!"
...         return inner
...
>>> repr(Magic())
'It works!'

这就是魔方方法的实现。那么，有没有不遵守上述流程，以不同的方式来查找 slot 的呢？很遗憾，答案是 Yes ，让我们继续……

`new`方法

__new__方法是类和元类之间最容易混淆的方法之一。__new__方法有些非常特殊的约定。

__new__方法是一种构造器（它返回新的实例），__init__方法只是一个初始化程序（当 __init__被调用时，实例已经创建好了）。

假设有个类，定义如下：

class Foobar:
    def __new__(cls):
        return super().__new__(cls)

如果您学习过上一节，会觉得应该在元类上查找 __new__方法。不过遗憾的是，如果这样查找的话，__new__的作用将大大减弱，而实际上，__new__方法是静态查找的。

当 Foobar类需要使用这个魔法方法时，它会在当前的对象（即 Foobar类）上查找，而不像其他魔法方法，在其上一层查找。理解这一点非常重要，因为类和元类都可以定义 __new__方法。

Foobar.__new__被用来创建 Foobar的实例
type.__new__被用来创建 Foobar类（type的一个实例）

`prepare`方法

__prepare__方法在 class主体执行前调用，且必须返回一个类字典（dict-like）的对象，此对象被当作一个局部命名空间，这个命名空间包含了 class主体的所有代码。此方法是Python 3.0新增的功能，详见PEP-3115。

如果您自定义的 __prepare__返回一个对象 x，那么下面这段代码：

class Class(metaclass=Meta):
    a = 1
    b = 2
    c = 3

会这样修改 x：

x['a'] = 1
x['b'] = 2
x['c'] = 3

这个 x对象需要看起来像一个字典。需要注意的是，这个 x对象最终会成为 Metaclass.__new__方法的一个参数，并且如果它不是 dict的实例，您还需要在调用 super().__new__前手动转换它。

有趣的是，__prepare__与 __new__不同，并没有特殊的查找方式。似乎它没有属于自己的 type slot ，但如果您阅读过前面的章节，就会知道，__prepare__的查找是通过类属性查找方式来实现的。

把它们放在一起

首先，如图所示，一个实例是如何被构建的：

在这里插入图片描述

如何理解这个泳道图呢？

水平区域是自定义的函数。
实线表示函数调用。
- 从 Metaclass.__call__到 Class.__new__的实线，表示 Metaclass.__call__将要调用 Class.__new__。
虚线表示返回值。
- Class.__new__返回 Class的实例。
- Metaclass.__call__返回 Class.__new__的返回值（如果 Class.__new__返回的是 Class的一个实例，Metaclass.__call__还会在这个实例上调用 Class.__init__）。
红圆圈中的数字记录了调用顺序。

创建一个类的流程很类似：

在这里插入图片描述

有一些需要注意的地方：

Metaclass.__prepare__只返回命名空间对象（如前文所述，是一个类字典 dict-like 对象）。
Metaclass.__new__返回 Class对象。
MetaMetaclass.__call__返回 Metaclass.__new__的返回值（如果 Metaclass.__new__返回的是 Metaclass的一个实例， MetaMetaclass.__call__还会在这个实例上调用 Metaclass.__init__）。

可见，元类允许您自定义一个对象生命周期的几乎每个部分。

元类是可调用的

如果再仔细看一遍前两张图，您会注意到，创建实例是通过调用 Metaclass.__call__实现的。这意味着，我们可以用任何可调用的东西作为元类。

>>> class Foo(metaclass=print):  # pointless, but illustrative
...     pass
...
Foo () {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Foo'}
>>> print(Foo)
None

如果您使用函数作为元类，那么子类将不能继承这个“函数元类”，而继承这个函数返回的类型。

子类继承元类

和类装饰器相比，元类的优势之一是：元类是可以被子类继承的。

这是因为 Metaclass(...)返回了一个对象，这个对象的 __class__是 Metaclass。

多个元类的限制

Python允许一个类有多个父类，每个父类又可以有不同的元类。但幸运的是，一切都必须是线性的——即继承树只能有一片叶子。

例如下述代码，是非法的Python程序，因为存在2片叶子（ Meta1和 Meta2）：

>>> class Meta1(type):
...     pass
...
>>> class Meta2(type):
...     pass
...
>>> class Base1(metaclass=Meta1):
...     pass
...
>>> class Base2(metaclass=Meta2):
...     pass
...
>>> class Foobar(Base1, Base2):
...     pass
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases

这样才能正常工作（并且使用叶子做为元类）：

>>> class Meta(type):
...     pass
...
>>> class SubMeta(Meta):
...     pass
...
>>> class Base1(metaclass=Meta):
...     pass
...
>>> class Base2(metaclass=SubMeta):
...     pass
...
>>> class Foobar(Base1, Base2):
...     pass
...
>>> type(Foobar)
<class '__main__.SubMeta'>

方法签名

本文还缺少一些重要的细节，比如方法的签名。让我们通过类和元类来看看这些重要的实现。

注意 **kwargs—— 用来收集其他不需要关注的关键字参数，这样就可以直接将它们传递给 class声明语句。

>>> class Meta(type):
...     @classmethod
...     def __prepare__(mcs, name, bases, **kwargs):
...         print('  Meta.__prepare__(mcs=%s, name=%r, bases=%s, **%s)' % (
...             mcs, name, bases, kwargs
...         ))
...         return {}

之前提到过，__prepare__方法返回的对象可能并不是 dict的实例。因此，您必须确保在自定义的 __new__方法中处理这种情况。

...     def __new__(mcs, name, bases, attrs, **kwargs):
...         print('  Meta.__new__(mcs=%s, name=%r, bases=%s, attrs=[%s], **%s)' % (
...             mcs, name, bases, ', '.join(attrs), kwargs
...         ))
...         return super().__new__(mcs, name, bases, attrs)

在元类中自定义 __init__并不常见，因为 __init__的作用并不大——当 __init__被调用时，类已经构建好了。元类的 __init__作用大致相当于一个类装饰器，二者的区别在于，创建子类时，元类的 __init__会运行，而子类并不会调用父类的类装饰器。

...     def __init__(cls, name, bases, attrs, **kwargs):
...         print('  Meta.__init__(cls=%s, name=%r, bases=%s, attrs=[%s], **%s)' % (
...             cls, name, bases, ', '.join(attrs), kwargs
...         ))
...         return super().__init__(name, bases, attrs)

当您创建 Class的实例时，__call__方法会被调用。

...     def __call__(cls, *args, **kwargs):
...         print('  Meta.__call__(cls=%s, args=%s, kwargs=%s)' % (
...             cls, args, kwargs
...         ))
...         return super().__call__(*args, **kwargs)
...

使用 Meta（注意 extra=1）：

>>> class Class(metaclass=Meta, extra=1):
...     def __new__(cls, myarg):
...         print('  Class.__new__(cls=%s, myarg=%s)' % (
...             cls, myarg
...         ))
...         return super().__new__(cls)
...
...     def __init__(self, myarg):
...         print('  Class.__init__(self=%s, myarg=%s)' % (
...             self, myarg
...         ))
...         self.myarg = myarg
...         return super().__init__()
...
...     def __str__(self):
...         return "<instance of Class; myargs=%s>" % (
...             getattr(self, 'myarg', 'MISSING'),
...         )
  Meta.__prepare__(mcs=<class '__main__.Meta'>, name='Class', bases=(),
                   **{'extra': 1})
  Meta.__new__(mcs=<class '__main__.Meta'>, name='Class', bases=(),
               attrs=[__qualname__, __new__, __init__, __str__, __module__],
               **{'extra': 1})
  Meta.__init__(cls=<class '__main__.Class'>, name='Class', bases=(),
                attrs=[__qualname__, __new__, __init__, __str__, __module__],
                **{'extra': 1})

注意，当我们创建 Class的实例时，Meta.__call__会被调用：

>>> Class(1)
  Meta.__call__(cls=<class '__main__.Class'>, args=(1,), kwargs={})
  Class.__new__(cls=<class '__main__.Class'>, myarg=1)
  Class.__init__(self=<instance of Class; myargs=MISSING>, myarg=1)
<instance of Class; myargs=1>