07-元类编程

一、元类编程

1.1、property动态属性

from datetime import date, datetime
class User:
    def __init__(self, name, birthday):
        self.name = name
        self.birthday = birthday
        self._age = 0

    # def get_age(self):
    #     return datetime.now().year - self.birthday.year

    @property  #直接调用属性描述符就可以运行函数(将取函数模式变成取属性模式)
    def age(self):
        return datetime.now().year - self.birthday.year

    @age.setter
    def age(self, value):
        self._age = value

if __name__ == "__main__":
    user = User("lishuntao", date(year=1998, month=11, day=1))
    user.age = 18
    print (user._age)
    print(user.age)

1.2、__getattr__、__getattribute__魔法函数

#__getattr__, __getattribute__
#__getattr__ 就是在查找不到属性的时候调用,如果没有这个魔法函数会报错
from datetime import date
class User:
    def __init__(self,info={}):
        self.info = info

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

    # def __getattribute__(self, item):  #无条件优先进入这个魔法函数内,不会先寻找其他属性
    #     return "lishuntao"

if __name__ == "__main__":
    user = User(info={"company_name":"alibaba", "name":"lishuntao1"})
    print(user.company_name)#如果没有此属性会进入__getattr__魔法函数,__getattribute__有的话无条件
    #第一进入此魔法函数,能不写这个魔法函数就不写,写框架会用到这个魔法函数

1.3、属性描述符和属性查找过程

import numbers

#验证数据库字段的实现
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):             #实现这三个魔法方法中的任意一个魔法方法,类都会变成属性描述符
        pass


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

class User:
    age = IntField() #age是data descriptor  数据库模型类的字段验证  
    # age = NonDataIntField() #age是non-data descriptor


if __name__ == "__main__":
    user = User()
    user.age = 18
    user.__dict__["age"] = "abc"
    print (user.__dict__) #{'age': 'abc'}
    print (user.age) #18



'''
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

'''

1.4、__new__和__init__的区别

class User:
    def __new__(cls, *args, **kwargs):#在对象生成之前的一些操作
        print ("new ")
        return super().__new__(cls)
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print ("init")
        pass
a = int()
#new 是用来控制对象的生成过程, 在对象生成之前
#init是用来完善对象的
#如果new方法不返回对象, 则不会调用__init__函数
if __name__ == "__main__":
    user = User(name="lishuntao")

1.5、自定义元类

#类也是对象,type创建类的类
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

#type动态创建类
# User = type("User", (), {})

def say(self):
    return "I am user"
    # return self.name


class BaseClass():
    def answer(self):
        return "I am baseclass"


class MetaClass(type): #这个就是元类(在生成类对象之前做的操作)
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return super().__new__(cls, *args, **kwargs)

from collections.abc import *

#什么是元类, 元类是创建类的类 (对象<-class(对象)<-type)
class User(metaclass=MetaClass):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def __str__(self):
        return "user"
#python中类的实例化过程,会首先寻找metaclass,如果找不到就会去基类中找metaclass,通过metaclass去创建user类


if __name__ == "__main__":
    # MyClass = create_class("user")#用函数创建类对象
    # my_obj = MyClass()
    # print(type(my_obj))
    """
    type本身也是继承object的类
    class type(object):
        type(object_or_name, bases, dict)
        type(object) -> the object's type
        type(name, bases, dict) -> a new type  
    """
    # User = type("User", (BaseClass, ), {"name":"user", "say":say})  #type也可以实现类对象(传入参数)
    
    my_obj = User(name="lishuntao")
    print(my_obj)

1.6、通过元类实现ORM

# 需求  实现ORM(Django实现ORM原理)
import numbers


class Field:
    pass


class IntField(Field):
    """
    验证是否满足整数
    #数据描述符
    """
    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
        # 初级判断
        if min_value is not None:
            if not isinstance(min_value, numbers.Integral):
                raise ValueError("min_value must be int")
            elif min_value < 0:
                raise ValueError("min_value must be positive int")
        if max_value is not None:
            if not isinstance(max_value, numbers.Integral):
                raise ValueError("max_value must be int")
            elif max_value < 0:
                raise ValueError("max_value must be positive 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): #调用属性的时候会调用此魔法函数
        return self._value

    def __set__(self, instance, value): #给属性赋值的时候会调用此魔法函数 因此应该在这里面判断值是否是整数
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        if value < self.min_value or value > self.max_value:
            raise ValueError("value must between min_value and max_value")
        self._value = value


class CharField(Field):
    """
    验证是否满足字符串字段
    """
    def __init__(self, db_column, max_length=None):
        self._value = None
        self.db_column = db_column
        #初级判断
        if max_length is None:
            raise ValueError("you must spcify max_lenth for charfiled")
        self.max_length = max_length

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

    def __set__(self, instance, value):#当给属性赋值的时候调用此魔法函数,因此判断逻辑在这里进行
        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


#元类中实现将传入的值取出来
#从BaseModel来到元类之中,实例化ModelMetaClass类对象之前,先执行__new__当中的逻辑,类名为ModelMetaClass,因此进入else
class ModelMetaClass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs):
        if name == "BaseModel":
            return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs) #实例化类对象之前,必须返回参数
        #字段是封装到这个中的
        fields = {}
        #       name       bases          attrs    对应下面的type实现类对象的参数(因为继承了type类对象)
        #type("User", (BaseClass, ), {"name":"user", "say":say})  #type也可以实现类对象(传入参数)
        for key, value in attrs.items():
            if isinstance(value, Field):#判断字段中的值是否为同一实例化对象,都继承Field,因此为True
                fields[key] = value
        attrs_meta = attrs.get("Meta", None) #取出类
        #表名是封装到这个_meta中的
        _meta = {}
        db_table = name.lower() #将模型类(User)变成小写,赋值给表名
        if attrs_meta is not None:
            table = getattr(attrs_meta, "db_table", None)  #取出类中的属性
            if table is not None:  #已经设置数据库表的表名
                db_table = table
        _meta["db_table"] = db_table
        #将表名和字段封装给attrs(dict)参数
        attrs["_meta"] = _meta
        attrs["fields"] = fields
        # 删除attrs参数中的Meta,已经把表名取出来了,没有必要存储到attrs参数中
        del attrs["Meta"]
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs)


#当实例化User之前,进入到这里,要实例化BaseModel类对象之前,寻找到metaclass进入metaclass逻辑中
class BaseModel(metaclass=ModelMetaClass):
    def __init__(self, *args, **kwargs): #从元类返回回来的参数修改过的attrs,进入到这里被初始化
        #kwargs,因为attrs是字典,因此需要遍历这个
        for key, value in kwargs.items():
            setattr(self, key, value)#将attrs["_meta"]、与attrs["fields"]初始化成对象属性
        return super().__init__()

    def save(self):
        fields = []
        values = []
        #{"name":"lishuntao","age":18}
        for key, value in self.fields.items():
            db_column = value.db_column #调用对象属性(CharField的对象name,IntField的对象age)
            if db_column is None:#如果默认列表名字没有填入
                db_column = key.lower()#就使用字段名的小写作为表名
            #将表名全部加入到fields列表中
            fields.append(db_column)
            #将属性的值取出来
            value = getattr(self, key)
            values.append(str(value))
        #SQL语句的书写 fields=",".join(fields)这个是将列表变成字符串
        sql = "insert {db_table}({fields}) value({values})".format(db_table=self._meta["db_table"],
                                                                   fields=",".join(fields), values=",".join(values))
        pass

#继承的是元类,当实例化此类对象之前的时候,会去寻找metaclass,如果没有就去父(基)类中寻找metaclass
class User(BaseModel):
    """
    实现表的字段,以及数据类型限制
    """
    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__":
    #实现orm数据的赋值与保存
    user = User(name="lishuntao", age=18)
    # user.name = "lishuntao"
    # user.age = 18
    user.save()

 

posted @ 2019-12-10 18:58  一知.半解  阅读(...)  评论(...编辑  收藏