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test_metaclass.py
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#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
"""
@author: zhanghe
@software: PyCharm
@file: test_metaclass.py
@time: 2017/10/26 下午3:49
@desc: 通过编写自定义 ORM 框架, 学习元类
@link: https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386820064557c69858840b4c48d2b8411bc2ea9099ba000
"""
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)
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')
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
"""
:param cls: 当前准备创建的类的对象(非实例)
:param name: 类的名称
:param bases: 继承的父类集合
:param attrs: 类的方法集合
:return:
"""
print('cls: %s' % cls)
print('name: %r\nbases: %r\nattrs: %r' % (name, bases, attrs))
for base in bases:
print('base.__dict__: %r' % base.__dict__)
print('base.__dict__.keys(): %r' % base.__dict__.keys())
# 排除掉对 Model 类的修改
if name == 'Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs) # 创建类
# 核心部分:
# 1、动态收集所需类型属性: attrs 中所有 Field 类型的属性
# 2、动态创建所需类型属性: __table__, __mappings__
# 3、其它属性和方法保持不变
mappings = dict()
for k, v in attrs.iteritems():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s==>%s' % (k, v))
mappings[k] = v
# 除掉类的所有类属性（避免实例的属性缺失, 意外调用类的属性; 实例属性优先级比类属性高，默认调用实例属性）
for k in mappings.iterkeys():
attrs.pop(k)
attrs['__table__'] = name.lower() # 假设表名和类名一致
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
return type.__new__(cls, name, bases, attrs) # 创建修改后的类
class Model(dict):
# 指示使用 ModelMetaclass 来定制类, 通过 ModelMetaclass.__new__() 动态创建类
# 因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来, 所有的类都只能动态定义
__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__.iteritems():
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))
def delete(self):
pass
def find(self):
pass
def run():
"""
测试创建用户类
:return:
"""
class User(Model):
"""
User Class
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__
"""
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')
print('User.__dict__: %s' % User.__dict__)
u.save()
if __name__ == '__main__':
run()
"""
类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段
type(类名, 父类的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值）)
这里，type 有一种完全不同的能力，它也能动态的创建类。
type 可以接受一个类的描述作为参数，然后返回一个类。
根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在Python中是为了保持向后兼容性
元类的本质
1) 拦截类的创建
2) 修改类
3) 返回修改之后的类
“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。
如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。
那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。”
—— Python界的领袖 Tim Peters
"""