9.14 捕获类的属性定义顺序
问题
你想自动记录一个类中属性和方法定义的顺序,然后可以利用它来做很多操作(比如序列化、映射到数据库等等)。
解决方案
利用元类可以很容易的捕获类的定义信息。下面是一个例子,使用了一个OrderedDict来记录描述器的定义顺序:
- from collections import OrderedDict
- # A set of descriptors for various types
- class Typed:
- _expected_type = type(None)
- def __init__(self, name=None):
- self._name = name
- def __set__(self, instance, value):
- if not isinstance(value, self._expected_type):
- raise TypeError('Expected ' + str(self._expected_type))
- instance.__dict__[self._name] = value
- class Integer(Typed):
- _expected_type = int
- class Float(Typed):
- _expected_type = float
- class String(Typed):
- _expected_type = str
- # Metaclass that uses an OrderedDict for class body
- class OrderedMeta(type):
- def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
- d = dict(clsdict)
- order = []
- for name, value in clsdict.items():
- if isinstance(value, Typed):
- value._name = name
- order.append(name)
- d['_order'] = order
- return type.__new__(cls, clsname, bases, d)
- @classmethod
- def __prepare__(cls, clsname, bases):
- return OrderedDict()
在这个元类中,执行类主体时描述器的定义顺序会被一个 OrderedDict
中。这样的话类中的方法可以通过多种方式来使用它。例如,下面是一个简单的类,使用这个排序字典来实现将一个类实例的数据序列化为一行CSV数据:捕获到,
生成的有序名称从字典中提取出来并放入类属性
_order
- class Structure(metaclass=OrderedMeta):
- def as_csv(self):
- return ','.join(str(getattr(self,name)) for name in self._order)
- # Example use
- class Stock(Structure):
- name = String()
- shares = Integer()
- price = Float()
- def __init__(self, name, shares, price):
- self.name = name
- self.shares = shares
- self.price = price
我们在交互式环境中测试一下这个Stock类:
- >>> s = Stock('GOOG',100,490.1)
- >>> s.name
- 'GOOG'
- >>> s.as_csv()
- 'GOOG,100,490.1'
- >>> t = Stock('AAPL','a lot', 610.23)
- Traceback (most recent call last):
- File "<stdin>", line 1, in <module>
- File "dupmethod.py", line 34, in __init__
- TypeError: shares expects <class 'int'>
- >>>
讨论
本节一个关键点就是OrderedMeta元类中定义的 __prepare__()
方法。这个方法会在开始定义类和它的父类的时候被执行。它必须返回一个映射对象以便在类定义体中被使用到。我们这里通过返回了一个OrderedDict而不是一个普通的字典,可以很容易的捕获定义的顺序。
如果你想构造自己的类字典对象,可以很容易的扩展这个功能。比如,下面的这个修改方案可以防止重复的定义:
- from collections import OrderedDict
- class NoDupOrderedDict(OrderedDict):
- def __init__(self, clsname):
- self.clsname = clsname
- super().__init__()
- def __setitem__(self, name, value):
- if name in self:
- raise TypeError('{} already defined in {}'.format(name, self.clsname))
- super().__setitem__(name, value)
- class OrderedMeta(type):
- def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
- d = dict(clsdict)
- d['_order'] = [name for name in clsdict if name[0] != '_']
- return type.__new__(cls, clsname, bases, d)
- @classmethod
- def __prepare__(cls, clsname, bases):
- return NoDupOrderedDict(clsname)
下面我们测试重复的定义会出现什么情况:
- >>> class A(metaclass=OrderedMeta):
- ... def spam(self):
- ... pass
- ... def spam(self):
- ... pass
- ...
- Traceback (most recent call last):
- File "<stdin>", line 1, in <module>
- File "<stdin>", line 4, in A
- File "dupmethod2.py", line 25, in __setitem__
- (name, self.clsname))
- TypeError: spam already defined in A
- >>>
最后还有一点很重要,就是在 new()
方法中对于元类中被修改字典的处理。尽管类使用了另外一个字典来定义,在构造最终的 class
对象的时候,我们仍然需要将这个字典转换为一个正确的 dict
实例。通过语句 d = dict(clsdict)
来完成这个效果。
对于很多应用程序而已,能够捕获类定义的顺序是一个看似不起眼却又非常重要的特性。例如,在对象关系映射中,我们通常会看到下面这种方式定义的类:
- class Stock(Model):
- name = String()
- shares = Integer()
- price = Float()
在框架底层,我们必须捕获定义的顺序来将对象映射到元组或数据库表中的行(就类似于上面例子中的 as_csv()
的功能)。这节演示的技术非常简单,并且通常会比其他类似方法(通常都要在描述器类中维护一个隐藏的计数器)要简单的多。
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