जवाबों:
मेटाक्लास एक वर्ग का वर्ग है। एक वर्ग परिभाषित करता है कि कक्षा का एक उदाहरण (अर्थात एक वस्तु) कैसे व्यवहार करता है जबकि एक मेटाक्लास परिभाषित करता है कि एक वर्ग कैसे व्यवहार करता है। एक वर्ग एक मेटाक्लस का एक उदाहरण है।
जबकि पाइथन में आप मेटाक्लासेस (जैसे जेरब शो) के लिए मनमाने ढंग से कॉलबेल का उपयोग कर सकते हैं , बेहतर तरीका यह है कि इसे एक वास्तविक वर्ग ही बनाया जाए। typeपायथन में सामान्य रूपक है। typeखुद एक वर्ग है, और यह अपना प्रकार है। आप typeपाइथन में विशुद्ध रूप से कुछ फिर से बनाने में सक्षम नहीं होंगे , लेकिन पायथन थोड़ा धोखा देता है। Python में अपनी खुद की मेटाकॉलिस बनाने के लिए आप वास्तव में केवल उपवर्ग बनाना चाहते हैं type।
एक मेटाक्लाज़ को आमतौर पर क्लास-फैक्ट्री के रूप में उपयोग किया जाता है। जब आप कक्षा को कॉल करके एक ऑब्जेक्ट बनाते हैं, तो पायथन कॉल करके एक नया वर्ग बनाता है (जब यह 'क्लास' स्टेटमेंट निष्पादित करता है)। सामान्य __init__और __new__तरीकों के साथ संयुक्त , मेटाक्लाज़ इसलिए आपको क्लास बनाते समय 'अतिरिक्त चीजें' करने की अनुमति देता है, जैसे नई कक्षा को कुछ रजिस्ट्री के साथ पंजीकृत करना या क्लास को पूरी तरह से कुछ और के साथ बदलना।
जब classकथन निष्पादित किया जाता है, तो पायथन पहले classकोड के एक सामान्य ब्लॉक के रूप में बयान के शरीर को निष्पादित करता है । परिणामी नेमस्पेस (एक तानाशाही) वर्ग-से-होने के गुण रखता है। मेटाक्लास को क्लास-टू-बी (मेटाक्लास विरासत में मिली हैं) के बेसकेल्स को देखकर निर्धारित किया जाता है, क्लास-टू-बी __metaclass__(यदि कोई हो) या __metaclass__ग्लोबल वैरिएबल की विशेषता पर। मेटाक्लास को तब इसे तात्कालिक बनाने के लिए वर्ग के नाम, आधार और विशेषताओं के साथ बुलाया जाता है।
हालांकि, मेटाक्लासेस वास्तव में एक वर्ग के प्रकार को परिभाषित करते हैं , न कि केवल इसके लिए एक कारखाना है, इसलिए आप उनके साथ बहुत कुछ कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप मेटाक्लस पर सामान्य तरीकों को परिभाषित कर सकते हैं। ये मेटाक्लास-तरीके क्लासमेथोड की तरह हैं कि उन्हें बिना उदाहरण के कक्षा में बुलाया जा सकता है, लेकिन वे भी क्लासमेथोड की तरह नहीं हैं कि उन्हें कक्षा के उदाहरण पर नहीं बुलाया जा सकता है। मेटाक्लस type.__subclasses__()पर एक विधि का एक उदाहरण है type। आप सामान्य 'जादू' विधियों को भी परिभाषित कर सकते हैं, जैसे __add__, __iter__और __getattr__कक्षा को कैसे व्यवहार करते हैं, इसे लागू करने या बदलने के लिए।
यहाँ बिट्स और टुकड़ों का एक समग्र उदाहरण दिया गया है:
def make_hook(f):
"""Decorator to turn 'foo' method into '__foo__'"""
f.is_hook = 1
return f
class MyType(type):
def __new__(mcls, name, bases, attrs):
if name.startswith('None'):
return None
# Go over attributes and see if they should be renamed.
newattrs = {}
for attrname, attrvalue in attrs.iteritems():
if getattr(attrvalue, 'is_hook', 0):
newattrs['__%s__' % attrname] = attrvalue
else:
newattrs[attrname] = attrvalue
return super(MyType, mcls).__new__(mcls, name, bases, newattrs)
def __init__(self, name, bases, attrs):
super(MyType, self).__init__(name, bases, attrs)
# classregistry.register(self, self.interfaces)
print "Would register class %s now." % self
def __add__(self, other):
class AutoClass(self, other):
pass
return AutoClass
# Alternatively, to autogenerate the classname as well as the class:
# return type(self.__name__ + other.__name__, (self, other), {})
def unregister(self):
# classregistry.unregister(self)
print "Would unregister class %s now." % self
class MyObject:
__metaclass__ = MyType
class NoneSample(MyObject):
pass
# Will print "NoneType None"
print type(NoneSample), repr(NoneSample)
class Example(MyObject):
def __init__(self, value):
self.value = value
@make_hook
def add(self, other):
return self.__class__(self.value + other.value)
# Will unregister the class
Example.unregister()
inst = Example(10)
# Will fail with an AttributeError
#inst.unregister()
print inst + inst
class Sibling(MyObject):
pass
ExampleSibling = Example + Sibling
# ExampleSibling is now a subclass of both Example and Sibling (with no
# content of its own) although it will believe it's called 'AutoClass'
print ExampleSibling
print ExampleSibling.__mro____metaclass__पायथन 3 में समर्थित नहीं है। पायथन 3 के उपयोग में class MyObject(metaclass=MyType), python.org/dev/peps/pep-3115 और नीचे दिए गए उत्तर देखें।
मेटाक्लास को समझने से पहले, आपको पायथन में मास्टर कक्षाओं की आवश्यकता है। और पायथन को इस बात का बहुत अजीब विचार है कि स्मालटाक भाषा से उधार लेने वाले वर्ग क्या हैं।
अधिकांश भाषाओं में, कक्षाएं केवल कोड के टुकड़े हैं जो वर्णन करते हैं कि किसी ऑब्जेक्ट का उत्पादन कैसे किया जाए। पायथन में भी यह सच है:
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
...
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print(my_object)
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>लेकिन पाइथन में कक्षाएं इससे कहीं ज्यादा हैं। कक्षाएं भी वस्तुएं हैं।
हाँ, वस्तुओं।
जैसे ही आप कीवर्ड का उपयोग करते हैं class, पायथन इसे निष्पादित करता है और एक OBJECT बनाता है। निर्देष
>>> class ObjectCreator(object):
... pass
..."ObjectCreator" नाम के साथ एक ऑब्जेक्ट को स्मृति में बनाता है।
यह ऑब्जेक्ट (क्लास) स्वयं ऑब्जेक्ट्स (इंस्टेंस) बनाने में सक्षम है, और यही कारण है कि यह एक क्लास है ।
लेकिन फिर भी, यह एक वस्तु है, और इसलिए:
उदाहरण के लिए:
>>> 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>चूंकि कक्षाएं ऑब्जेक्ट हैं, तो आप उन्हें किसी भी ऑब्जेक्ट की तरह, मक्खी पर बना सकते हैं।
सबसे पहले, आप एक फ़ंक्शन का उपयोग करके एक वर्ग बना सकते हैं class:
>>> 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>लेकिन यह इतना गतिशील नहीं है, क्योंकि आपको अभी भी पूरी कक्षा को खुद लिखना है।
चूंकि कक्षाएं ऑब्जेक्ट हैं, इसलिए उन्हें किसी चीज़ से उत्पन्न होना चाहिए।
जब आप उपयोग करते हैं class कीवर्ड का , तो पायथन स्वचालित रूप से इस ऑब्जेक्ट को बनाता है। लेकिन पायथन में अधिकांश चीजों के साथ, यह आपको मैन्युअल रूप से करने का एक तरीका देता है।
समारोह याद है type? अच्छा पुराना फ़ंक्शन जो आपको बताता है कि ऑब्जेक्ट किस प्रकार का है:
>>> print(type(1))
<type 'int'>
>>> print(type("1"))
<type 'str'>
>>> print(type(ObjectCreator))
<type 'type'>
>>> print(type(ObjectCreator()))
<class '__main__.ObjectCreator'>खैर, typeएक पूरी तरह से अलग क्षमता है, यह मक्खी पर कक्षाएं भी बना सकता है।typeपैरामीटर के रूप में एक वर्ग का विवरण ले सकते हैं, और एक वर्ग वापस कर सकते हैं।
(मुझे पता है, यह मूर्खतापूर्ण है कि एक ही फ़ंक्शन में आपके द्वारा पास किए गए मापदंडों के अनुसार दो पूरी तरह से अलग-अलग उपयोग हो सकते हैं। यह पायथन में पीछे की संगतता के कारण एक समस्या है)
type इस तरह से काम करता है:
type(name, bases, attrs)कहाँ पे:
name: कक्षा का नामbases: पैरेंट क्लास का टपल (वंशानुक्रम के लिए, खाली हो सकता है)attrs: गुण नाम और मूल्यों वाले शब्दकोशउदाहरण के लिए:
>>> class MyShinyClass(object):
... passइस तरह से मैन्युअल रूप से बनाया जा सकता है:
>>> 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>आप देखेंगे कि हम "MyShinyClass" का उपयोग वर्ग के नाम के रूप में और वर्ग के संदर्भ को रखने के लिए चर के रूप में करते हैं। वे अलग-अलग हो सकते हैं, लेकिन चीजों को जटिल करने का कोई कारण नहीं है।
typeवर्ग की विशेषताओं को परिभाषित करने के लिए एक शब्दकोश स्वीकार करता है। इसलिए:
>>> class Foo(object):
... bar = Trueइसका अनुवाद किया जा सकता है:
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})और एक सामान्य वर्ग के रूप में उपयोग किया जाता है:
>>> print(Foo)
<class '__main__.Foo'>
>>> print(Foo.bar)
True
>>> f = Foo()
>>> print(f)
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print(f.bar)
Trueऔर हां, आप इससे विरासत में मिल सकते हैं, इसलिए:
>>> class FooChild(Foo):
... passहोने वाला:
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})
>>> print(FooChild)
<class '__main__.FooChild'>
>>> print(FooChild.bar) # bar is inherited from Foo
Trueअंततः आप अपनी कक्षा में विधियाँ जोड़ना चाहेंगे। बस एक फ़ंक्शन को उचित हस्ताक्षर के साथ परिभाषित करें और इसे एक विशेषता के रूप में असाइन करें।
>>> 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()
Trueऔर आप कक्षा को गतिशील रूप से बनाने के बाद और भी अधिक विधियाँ जोड़ सकते हैं, जैसे सामान्य रूप से बनाई गई कक्षा वस्तु में विधियाँ जोड़ना।
>>> def echo_bar_more(self):
... print('yet another method')
...
>>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')
Trueआप देखते हैं कि हम कहाँ जा रहे हैं: पायथन में, कक्षाएं ऑब्जेक्ट हैं, और आप गतिशील रूप से मक्खी पर एक क्लास बना सकते हैं।
जब आप कीवर्ड का उपयोग करते हैं तो यह पायथन करता है class, और यह मेटाक्लस का उपयोग करके ऐसा करता है।
मेटाक्लासेस 'सामान' हैं जो कक्षाएं बनाते हैं।
आप वस्तुओं को बनाने के लिए कक्षाओं को परिभाषित करते हैं, है ना?
लेकिन हमें पता चला कि पायथन क्लास ऑब्जेक्ट हैं।
खैर, मेटाक्लासेस वे हैं जो इन वस्तुओं का निर्माण करते हैं। वे कक्षाओं की कक्षाएं हैं, आप उन्हें इस तरह से देख सकते हैं:
MyClass = MetaClass()
my_object = MyClass()आपने देखा है कि typeइससे आप कुछ ऐसा कर सकते हैं:
MyClass = type('MyClass', (), {})यह इसलिए है क्योंकि फ़ंक्शन typeवास्तव में एक मेटाक्लस है। typeमेटाक्लास पायथन का उपयोग पर्दे के पीछे की सभी कक्षाओं को बनाने के लिए किया जाता है।
अब आप सोचते हैं कि यह लोअरकेस में क्यों लिखा जाता है, और नहीं Type?
ठीक है, मुझे लगता है कि यह संगति की बात है str, वह वर्ग जो स्ट्रिंग ऑब्जेक्ट्स बनाता है, और intवह क्लास जो पूर्णांक ऑब्जेक्ट्स बनाता है। typeबस वर्ग है कि वर्ग वस्तुओं बनाता है।
आप __class__विशेषता की जाँच करके देखते हैं ।
सब कुछ, और मेरा मतलब है कि सब कुछ, पायथन में एक वस्तु है। जिसमें किट्स, स्ट्रिंग्स, फ़ंक्शंस और क्लासेस शामिल हैं। वे सभी वस्तुएं हैं। और उन सभी को एक वर्ग से बनाया गया है:
>>> 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'>अब, __class__किसी का __class__क्या?
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> name.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>तो, एक मेटाक्लास सिर्फ सामान है जो क्लास ऑब्जेक्ट बनाता है।
आप चाहें तो इसे 'क्लास फैक्ट्री' कह सकते हैं।
type अंतर्निहित मेटाक्लास पायथन उपयोग करता है, लेकिन निश्चित रूप से, आप अपने स्वयं के मेटाक्लास बना सकते हैं।
__metaclass__गुणपायथन 2 में, आप __metaclass__एक वर्ग लिखते समय एक विशेषता जोड़ सकते हैं (पायथन 3 वाक्यविन्यास के लिए अगला भाग देखें):
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
[...]यदि आप ऐसा करते हैं, तो पायथन क्लास बनाने के लिए मेटाक्लास का उपयोग करेगा Foo।
सावधान, यह मुश्किल है।
आप class Foo(object)पहले लिखते हैं , लेकिन क्लास ऑब्जेक्ट Fooअभी तक मेमोरी में नहीं बनाया गया है।
पायथन __metaclass__वर्ग परिभाषा में दिखेगा । यदि यह इसे पाता है, तो यह इसका उपयोग ऑब्जेक्ट क्लास बनाने के लिए करेगा Foo। यदि ऐसा नहीं है, तो यह typeकक्षा बनाने के लिए उपयोग करेगा
।
वह कई बार पढ़ें।
जब तुम करोगे:
class Foo(Bar):
passपायथन निम्नलिखित करता है:
में एक __metaclass__विशेषता हैFoo ?
यदि हाँ, स्मृति में एक वर्ग ऑब्जेक्ट बनाएं (मैंने कहा था कि एक क्लास ऑब्जेक्ट, मेरे साथ यहां रहें), नाम Fooका उपयोग करके क्या है __metaclass__।
यदि पायथन नहीं मिल सकता है __metaclass__, तो यह __metaclass__MODULE स्तर पर दिखेगा , और ऐसा ही करने का प्रयास करें (लेकिन केवल उन वर्गों के लिए जो कुछ भी नहीं लेते हैं, मूल रूप से पुरानी शैली की कक्षाएं)।
तब यदि यह बिल्कुल भी नहीं मिल रहा है __metaclass__, तो यह क्लास ऑब्जेक्ट बनाने के लिए Bar(पहले अभिभावक) स्वयं के मेटाक्लास (जो डिफ़ॉल्ट हो सकता है type) का उपयोग करेगा।
यहां सावधान रहें कि __metaclass__विशेषता विरासत में नहीं मिलेगी, माता-पिता की मेटाक्लस ( Bar.__class__) होगी। यदि Barएक __metaclass__विशेषता का उपयोग किया जाता है जो (और नहीं) के Barसाथ बनाया जाता हैtype()type.__new__() ) , तो उपवर्ग उस व्यवहार को प्राप्त नहीं करेंगे।
अब बड़ा सवाल यह है कि आप क्या कर सकते हैं __metaclass__?
इसका उत्तर है: कुछ ऐसा जो एक वर्ग बना सकता है।
और एक वर्ग क्या बना सकता है? type, या कुछ भी जो उप-वर्ग करता है या उसका उपयोग करता है।
मेटाक्लस को सेट करने के सिंटैक्स को पायथन 3 में बदल दिया गया है:
class Foo(object, metaclass=something):
...यानी __metaclass__ विशेषता नहीं रह गया है प्रयोग किया जाता है, आधार वर्ग की सूची में एक कीवर्ड तर्क के पक्ष में।
मेटाक्लासेस का व्यवहार हालांकि काफी हद तक एक जैसा है ।
पाइथन 3 में मेटाक्लासेस में एक बात और जुड़ गई है कि आप मेटाक्लास में कीवर्ड-आर्ग्युमेंट के रूप में विशेषताएँ भी पास कर सकते हैं, जैसे:
class Foo(object, metaclass=something, kwarg1=value1, kwarg2=value2):
...अजगर इसे कैसे संभालता है, इसके लिए नीचे दिए गए अनुभाग को पढ़ें।
मेटाक्लास का मुख्य उद्देश्य वर्ग को स्वचालित रूप से बदलना है, जब यह बनाया जाता है।
आप आमतौर पर एपीआई के लिए ऐसा करते हैं, जहां आप वर्तमान संदर्भ से मेल खाने वाली कक्षाएं बनाना चाहते हैं।
एक मूर्खतापूर्ण उदाहरण की कल्पना करें, जहां आप तय करते हैं कि आपके मॉड्यूल में सभी वर्गों को अपरकेस में लिखे गए उनके गुण होने चाहिए। ऐसा करने के कई तरीके हैं, लेकिन एक तरीका __metaclass__मॉड्यूल स्तर पर सेट करना है।
इस तरह, इस मेटाक्लास का उपयोग करके इस मॉड्यूल की सभी कक्षाएं बनाई जाएंगी, और हमें केवल सभी विशेषताओं को अपरकेस में बदलने के लिए मेटाक्लास को बताना होगा।
किस्मत से, __metaclass__ वास्तव में कोई भी कॉल करने योग्य हो सकता है, यह एक औपचारिक वर्ग होने की आवश्यकता नहीं है (मुझे पता है, इसके नाम में 'वर्ग' के साथ कुछ को एक वर्ग होने की आवश्यकता नहीं है, आंकड़ा जाना है ... लेकिन यह उपयोगी है)।
तो हम एक फ़ंक्शन का उपयोग करके, एक साधारण उदाहरण के साथ शुरू करेंगे।
# the metaclass will automatically get passed the same argument
# that you usually pass to `type`
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attrs):
"""
Return a class object, with the list of its attribute turned
into uppercase.
"""
# pick up any attribute that doesn't start with '__' and uppercase it
uppercase_attrs = {
attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
for attr, v in future_class_attrs.items()
}
# let `type` do the class creation
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attrs)
__metaclass__ = upper_attr # this will affect all classes in the module
class Foo(): # global __metaclass__ won't work with "object" though
# but we can define __metaclass__ here instead to affect only this class
# and this will work with "object" children
bar = 'bip'चलो देखते है:
>>> hasattr(Foo, 'bar')
False
>>> hasattr(Foo, 'BAR')
True
>>> Foo.BAR
'bip'अब, चलो ठीक वैसा ही करते हैं, लेकिन मेटाक्लास के लिए एक वास्तविक वर्ग का उपयोग करते हुए:
# remember that `type` is actually a class like `str` and `int`
# so you can inherit from it
class UpperAttrMetaclass(type):
# __new__ is the method called before __init__
# it's the method that creates the object and returns it
# while __init__ just initializes the object passed as parameter
# you rarely use __new__, except when you want to control how the object
# is created.
# here the created object is the class, and we want to customize it
# so we override __new__
# you can do some stuff in __init__ too if you wish
# some advanced use involves overriding __call__ as well, but we won't
# see this
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attrs):
uppercase_attrs = {
attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
for attr, v in future_class_attrs.items()
}
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attrs)आइए उपरोक्त को फिर से लिखें, लेकिन छोटे और अधिक यथार्थवादी चर नामों के साथ अब हमें पता है कि उनका क्या मतलब है:
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
uppercase_attrs = {
attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
for attr, v in attrs.items()
}
return type(clsname, bases, uppercase_attrs)आपने अतिरिक्त तर्क पर ध्यान दिया होगा cls। इसके बारे में कुछ खास नहीं है: __new__हमेशा उस वर्ग को प्राप्त करता है जिसे पहले पैरामीटर के रूप में परिभाषित किया गया है। जैसे आपके पास selfसामान्य तरीके हैं जो पहले पैरामीटर के रूप में उदाहरण प्राप्त करते हैं, या वर्ग विधियों के लिए परिभाषित करने वाले वर्ग के रूप में।
लेकिन यह उचित OOP नहीं है। हम typeसीधे फोन कर रहे हैं और हम अभिभावक को ओवरराइड या कॉल नहीं कर रहे हैं __new__। चलो इसके बजाय करते हैं:
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
uppercase_attrs = {
attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
for attr, v in attrs.items()
}
return type.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attrs)हम इसका उपयोग करके इसे और भी साफ कर सकते हैं super, जिससे वंशानुक्रम में आसानी होगी (क्योंकि हाँ, आपके पास मेटाक्लासेस हो सकते हैं, मेटाक्लासेस से विरासत में मिले, टाइप से विरासत में मिले):
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
uppercase_attrs = {
attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
for attr, v in attrs.items()
}
return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(
cls, clsname, bases, uppercase_attrs)ओह, और python 3 में यदि आप इस तरह से कीवर्ड तर्क के साथ कॉल करते हैं:
class Foo(object, metaclass=MyMetaclass, kwarg1=value1):
...इसका उपयोग करने के लिए यह मेटाक्लस में इसका अनुवाद करता है:
class MyMetaclass(type):
def __new__(cls, clsname, bases, dct, kwargs1=default):
...बस। मेटाक्लासेस के बारे में वास्तव में अधिक कुछ नहीं है।
मेटाक्लासेस का उपयोग करते हुए कोड की जटिलता के पीछे का कारण मेटाक्लासेस के कारण नहीं है, यह इसलिए है क्योंकि आप आमतौर पर मेटाक्लासेस का उपयोग आत्मनिरीक्षण पर निर्भर मुड़ सामग्री, विरासत में हेरफेर, जैसे कि var __dict__आदि के लिए करते हैं।
दरअसल, काला जादू करने के लिए मेटाक्लासेस विशेष रूप से उपयोगी हैं, और इसलिए जटिल सामान। लेकिन अपने आप से, वे सरल हैं:
चूँकि __metaclass__किसी भी कॉल करने योग्य को स्वीकार कर सकते हैं, आप एक वर्ग का उपयोग क्यों करेंगे क्योंकि यह स्पष्ट रूप से अधिक जटिल है?
ऐसा करने के कई कारण हैं:
UpperAttrMetaclass(type), तो आप जानते हैं कि क्या होने वाला है__new__, __init__और __call__। जो आपको अलग-अलग सामान करने की अनुमति देगा। यहां तक कि अगर आम तौर पर आप यह सब कर सकते हैं __new__, तो कुछ लोग उपयोग करने में अधिक सहज होते हैं __init__।अब बड़ा सवाल। आप कुछ अस्पष्ट त्रुटि प्रवण विशेषता का उपयोग क्यों करेंगे?
ठीक है, आमतौर पर आप नहीं करते हैं:
मेटाक्लासेस गहरे जादू हैं जो 99% उपयोगकर्ताओं को कभी भी चिंता नहीं करनी चाहिए। यदि आप आश्चर्य करते हैं कि क्या आपको उनकी आवश्यकता है, तो आप नहीं करते हैं (वे लोग जिन्हें वास्तव में उनकी आवश्यकता है वे निश्चितता के साथ जानते हैं कि उन्हें उनकी आवश्यकता है, और क्यों इसके बारे में स्पष्टीकरण की आवश्यकता नहीं है)।
अजगर गुरु टिम पीटर्स
मेटाक्लास के लिए मुख्य उपयोग का मामला एक एपीआई बना रहा है। इसका एक विशिष्ट उदाहरण Django ORM है। यह आपको कुछ इस तरह परिभाषित करने की अनुमति देता है:
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()लेकिन अगर आप ऐसा करते हैं:
person = Person(name='bob', age='35')
print(person.age)यह एक IntegerFieldवस्तु वापस नहीं होगा । यह एक वापस कर देगा int, और इसे सीधे डेटाबेस से भी ले सकता है।
यह संभव है क्योंकि models.Modelपरिभाषित करता है __metaclass__और यह कुछ जादू का उपयोग करता है जो Personआपको सरल बयानों के साथ एक जटिल हुक से डेटाबेस क्षेत्र में बदल देगा।
Django एक साधारण एपीआई को उजागर करके और मेटाक्लासेस का उपयोग करके कुछ जटिल दिखता है, इस एपीआई से कोड को फिर से पर्दे के पीछे वास्तविक काम करने के लिए पुन: बनाता है।
सबसे पहले, आप जानते हैं कि कक्षाएं ऐसी वस्तुएं हैं जो उदाहरणों का निर्माण कर सकती हैं।
वास्तव में, कक्षाएं स्वयं उदाहरण हैं। मेटाक्लस के।
>>> class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
142630324सब कुछ पायथन में एक वस्तु है, और वे सभी या तो कक्षाओं के उदाहरण हैं या मेटाक्लासेस के उदाहरण हैं।
को छोड़कर type।
typeवास्तव में अपने स्वयं के मेटाक्लास हैं। यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे आप शुद्ध पायथन में पुन: उत्पन्न कर सकते हैं, और कार्यान्वयन स्तर पर थोड़ा सा धोखा देकर किया जाता है।
दूसरे, मेटाक्लाज़ जटिल हैं। आप उन्हें बहुत ही साधारण श्रेणी के परिवर्तनों के लिए उपयोग नहीं करना चाह सकते हैं। आप दो अलग-अलग तकनीकों का उपयोग करके कक्षाएं बदल सकते हैं:
99% जिस समय आपको वर्ग परिवर्तन की आवश्यकता होती है, आप इनका उपयोग करना बेहतर समझते हैं।
लेकिन समय का 98%, आपको वर्ग परिवर्तन की आवश्यकता नहीं है।
models.Modelइसका उपयोग नहीं किया जाता है __metaclass__, बल्कि class Model(metaclass=ModelBase):एक ModelBaseवर्ग को संदर्भित करने के लिए जो तब उपर्युक्त मेटाक्लस जादू करता है। महान पद! यहाँ Django स्रोत है: github.com/django/django/blob/master/django/db/models/…
__metaclass__विशेषता विरासत में नहीं मिलेगी, माता-पिता की मेटाक्लस ( Bar.__class__) होगी। तो Barएक प्रयोग __metaclass__विशेषता है कि बनाया Barके साथ type()(और नहीं type.__new__()), उपवर्गों लागू नहीं होंगे कि व्यवहार >> -। आप / कोई थोड़ा गहरा इस मार्ग की व्याख्या कर सकते हैं?
Now you wonder why the heck is it written in lowercase, and not Type?- अच्छी तरह से क्योंकि यह सी में लागू किया गया है - यह एक ही कारण डिफॉल्ट डिक्टकेस कम है, जबकि ऑर्डरेडडिक्ट (अजगर 2 में) सामान्य कैमलकेस है
ध्यान दें, यह उत्तर पायथन 2.x के लिए है क्योंकि यह 2008 में लिखा गया था, मेटाक्लास 3.x में थोड़ा अलग है।
मेटाक्लासेस गुप्त चटनी हैं जो 'क्लास' का काम करती हैं। एक नई शैली की वस्तु के लिए डिफ़ॉल्ट रूपक को 'प्रकार' कहा जाता है।
class type(object)
| type(object) -> the object's type
| type(name, bases, dict) -> a new typeमेटाक्लासेस 3 args लेते हैं। ' नाम ', ' आधार ' और ' तानाशाह '
यहीं से रहस्य शुरू होता है। इस उदाहरण वर्ग की परिभाषा में नाम, आधार और तानाशाही कहां से आए इसके लिए देखें।
class ThisIsTheName(Bases, Are, Here):
All_the_code_here
def doesIs(create, a):
dictआओ हम एक मेटाक्लस को परिभाषित करते हैं जो प्रदर्शित करेगा कि ' वर्ग: ' इसे कैसे कहता है।
def test_metaclass(name, bases, dict):
print 'The Class Name is', name
print 'The Class Bases are', bases
print 'The dict has', len(dict), 'elems, the keys are', dict.keys()
return "yellow"
class TestName(object, None, int, 1):
__metaclass__ = test_metaclass
foo = 1
def baz(self, arr):
pass
print 'TestName = ', repr(TestName)
# output =>
The Class Name is TestName
The Class Bases are (<type 'object'>, None, <type 'int'>, 1)
The dict has 4 elems, the keys are ['baz', '__module__', 'foo', '__metaclass__']
TestName = 'yellow'और अब, एक उदाहरण जो वास्तव में कुछ का मतलब है, यह स्वचालित रूप से वर्ग में सेट "विशेषताओं" सूची में चर बना देगा, और कोई भी सेट नहीं करेगा।
def init_attributes(name, bases, dict):
if 'attributes' in dict:
for attr in dict['attributes']:
dict[attr] = None
return type(name, bases, dict)
class Initialised(object):
__metaclass__ = init_attributes
attributes = ['foo', 'bar', 'baz']
print 'foo =>', Initialised.foo
# output=>
foo => Noneध्यान दें कि Initialisedमेटाक्लास होने से जो जादुई व्यवहार होता है, वह init_attributesउपवर्ग पर पारित नहीं होता है Initialised।
यहां एक और भी अधिक ठोस उदाहरण है, जिसमें दिखाया गया है कि आप क्लास बनाने के दौरान एक्शन करने वाले मेटाक्लास बनाने के लिए 'टाइप' कैसे कर सकते हैं। यह काफी मुश्किल है:
class MetaSingleton(type):
instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(MetaSingleton, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
class Foo(object):
__metaclass__ = MetaSingleton
a = Foo()
b = Foo()
assert a is bदूसरों ने समझाया कि मेटाक्लास कैसे काम करते हैं और वे पायथन प्रकार प्रणाली में कैसे फिट होते हैं। यहाँ एक उदाहरण है कि उनका उपयोग किस लिए किया जा सकता है। एक परीक्षण ढांचे में, मैंने लिखा था, मैं उस क्रम का ट्रैक रखना चाहता था जिसमें कक्षाएं परिभाषित की गई थीं, ताकि मैं बाद में उन्हें इस क्रम में तुरंत बता सकूं। मुझे मेटाक्लस का उपयोग करके ऐसा करना सबसे आसान लगा।
class MyMeta(type):
counter = 0
def __init__(cls, name, bases, dic):
type.__init__(cls, name, bases, dic)
cls._order = MyMeta.counter
MyMeta.counter += 1
class MyType(object): # Python 2
__metaclass__ = MyMeta
class MyType(metaclass=MyMeta): # Python 3
passMyTypeउसके बाद जो कुछ भी उप- वर्ग होता _orderहै उसे एक वर्ग विशेषता मिलती है जो उस क्रम को रिकॉर्ड करती है जिसमें कक्षाएं परिभाषित की गई थीं।
__init__(self)कहना है type(self)._order = MyBase.counter; MyBase.counter += 1?
मेटाक्लासेस के लिए एक उपयोग स्वचालित रूप से नए गुणों और विधियों को जोड़ रहा है।
उदाहरण के लिए, यदि आप Django मॉडल को देखते हैं , तो उनकी परिभाषा थोड़ी भ्रामक दिखती है। ऐसा लगता है जैसे आप केवल वर्ग गुणों को परिभाषित कर रहे हैं:
class Person(models.Model):
first_name = models.CharField(max_length=30)
last_name = models.CharField(max_length=30)हालाँकि, रनटाइम में व्यक्ति की सभी प्रकार की उपयोगी विधियाँ भर जाती हैं। कुछ अद्भुत मेटाक्लेरी के लिए स्रोत देखें ।
मुझे लगता है कि मेटाक्लास प्रोग्रामिंग के लिए ONLamp परिचय अच्छी तरह से लिखा गया है और पहले से ही कई साल पुराना होने के बावजूद इस विषय का वास्तव में अच्छा परिचय देता है।
http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html ( https://web.archive.org/web/20080206005253/http://www.onlamp पर संग्रहीत) । कॉम / पब / ए / पायथन / 2003/04/17 / मेटाक्लासेस.html )
संक्षेप में: एक वर्ग एक उदाहरण के निर्माण के लिए एक खाका है, एक वर्ग के निर्माण के लिए एक मेटाकास्ट एक खाका है। यह आसानी से देखा जा सकता है कि पायथन कक्षाओं में इस व्यवहार को सक्षम करने के लिए प्रथम श्रेणी के ऑब्जेक्ट भी होने चाहिए।
मैंने स्वयं कभी नहीं लिखा है, लेकिन मुझे लगता है कि मेटाक्लासेस के सबसे अच्छे उपयोगों में से एक Django ढांचे में देखा जा सकता है । मॉडल कक्षाएं नए मॉडल या फॉर्म कक्षाएं लिखने की एक घोषणात्मक शैली को सक्षम करने के लिए एक मेटाक्लस दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं। जबकि मेटाक्लास कक्षा का निर्माण कर रहा है, सभी सदस्यों को कक्षा को स्वयं अनुकूलित करने की संभावना मिलती है।
कहने के लिए जो चीज़ बची है वह है: यदि आप नहीं जानते कि मेटाक्लासेस क्या हैं, तो संभावना है कि आपको उनकी आवश्यकता नहीं होगी 99%।
मेटाक्लासेस क्या हैं? आप इन्हें किसके लिए इस्तेमाल करते हैं?
टीएलडीआर: एक मेटाक्लास एक क्लास के लिए व्यवहार को तत्काल बताता है और एक क्लास के लिए व्यवहार को परिभाषित करता है और उदाहरण के लिए व्यवहार को परिभाषित करता है।
स्यूडोकोड:
>>> Class(...)
instanceऊपर से परिचित दिखना चाहिए। अच्छा, कहाँ Classसे आता है? यह एक मेटाक्लास का उदाहरण है (स्यूडोकोड भी):
>>> Metaclass(...)
Classवास्तविक कोड में, हम डिफॉल्ट मेटाक्लास को पास कर सकते हैं type, सब कुछ जो हमें एक क्लास को तत्काल करने की आवश्यकता है और हमें एक क्लास मिलता है:
>>> type('Foo', (object,), {}) # requires a name, bases, and a namespace
<class '__main__.Foo'>एक वर्ग एक उदाहरण के रूप में एक मेटाक्लास एक वर्ग के लिए है।
जब हम किसी वस्तु को त्वरित करते हैं, तो हमें एक उदाहरण मिलता है:
>>> object() # instantiation of class
<object object at 0x7f9069b4e0b0> # instanceइसी तरह, जब हम डिफॉल्ट मेटाक्लास के साथ स्पष्ट रूप से एक क्लास को परिभाषित करते हैं, तो type, हम इसे तुरंत करते हैं:
>>> type('Object', (object,), {}) # instantiation of metaclass
<class '__main__.Object'> # instanceएक और रास्ता रखो, एक वर्ग एक मेटाक्लस का एक उदाहरण है:
>>> isinstance(object, type)
Trueएक तीसरा तरीका रखो, एक मेटाक्लास एक वर्ग की कक्षा है।
>>> type(object) == type
True
>>> object.__class__
<class 'type'>जब आप एक वर्ग परिभाषा लिखते हैं और पायथन इसे निष्पादित करता है, तो यह क्लास ऑब्जेक्ट (जो बदले में, उस वर्ग के इंस्टेंट को इंस्टेंट करने के लिए उपयोग किया जाएगा) को तत्काल करने के लिए एक मेटाकाॅल का उपयोग करता है।
जिस तरह हम कस्टम ऑब्जेक्ट इंस्टेंसेस कैसे व्यवहार करते हैं, यह बदलने के लिए हम क्लास परिभाषाओं का उपयोग कर सकते हैं, क्लास ऑब्जेक्ट के व्यवहार के तरीके को बदलने के लिए हम मेटाक्लास क्लास परिभाषा का उपयोग कर सकते हैं।
उनका उपयोग किस लिए किया जा सकता है? से डॉक्स :
मेटाक्लासेस के लिए संभावित उपयोग असीम हैं। कुछ विचारों की खोज की गई है जिसमें लॉगिंग, इंटरफ़ेस चेकिंग, स्वचालित प्रतिनिधिमंडल, स्वचालित संपत्ति निर्माण, परदे के पीछे, रूपरेखा और स्वचालित संसाधन लॉकिंग / सिंक्रनाइज़ेशन शामिल हैं।
फिर भी, यह आमतौर पर उपयोगकर्ताओं के लिए प्रोत्साहित किया जाता है कि वे जब तक बिल्कुल जरूरी न हों, मेटाक्लासेस का उपयोग करने से बचें।
जब आप एक वर्ग परिभाषा लिखते हैं, उदाहरण के लिए, इस तरह,
class Foo(object):
'demo'आप किसी क्लास ऑब्जेक्ट को इंस्टेंट करते हैं।
>>> Foo
<class '__main__.Foo'>
>>> isinstance(Foo, type), isinstance(Foo, object)
(True, True)यह कार्यात्मक रूप typeसे उपयुक्त तर्कों के साथ कॉल करने और परिणाम को उस नाम के चर के रूप में निर्दिष्ट करने के लिए समान है:
name = 'Foo'
bases = (object,)
namespace = {'__doc__': 'demo'}
Foo = type(name, bases, namespace)ध्यान दें, कुछ चीजें स्वतः ही जोड़ दी जाती हैं __dict__, अर्थात, नाम स्थान:
>>> Foo.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>,
'__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__'
of 'Foo' objects>, '__doc__': 'demo'})हमारे द्वारा बनाई गई वस्तु का मेटाक्लस , दोनों मामलों में, हैtype ।
(कक्षा की सामग्री पर अतिरिक्त नोट __dict__: __module__वहाँ है, क्योंकि वर्गों को पता होना चाहिए कि वे कहाँ परिभाषित कर रहे हैं, और __dict__और __weakref__देखते हैं क्योंकि हम परिभाषित नहीं करते __slots__- अगर हम परिभाषित__slots__ हम मामलों में अंतरिक्ष का एक सा बचा सकते हैं, के रूप में हम उन्हें अस्वीकार कर सकते हैं __dict__और __weakref__उन्हें छोड़कर। उदाहरण के लिए:
>>> Baz = type('Bar', (object,), {'__doc__': 'demo', '__slots__': ()})
>>> Baz.__dict__
mappingproxy({'__doc__': 'demo', '__slots__': (), '__module__': '__main__'})... लेकिन मैं पीछे हटा।)
type किसी भी अन्य वर्ग की परिभाषा की तरह :यहां __repr__कक्षाओं का डिफ़ॉल्ट है:
>>> Foo
<class '__main__.Foo'>सबसे मूल्यवान चीजों में से एक हम पायथन ऑब्जेक्ट को लिखने में डिफ़ॉल्ट रूप से कर सकते हैं यह एक अच्छा प्रदान करना है __repr__। जब हम कहते help(repr)हैं कि हम सीखते हैं कि इसके लिए एक अच्छा __repr__परीक्षण है, तो समानता के लिए भी एक परीक्षण की आवश्यकता है - obj == eval(repr(obj))। के निम्नलिखित सरल कार्यान्वयन __repr__और __eq__हमारे प्रकार वर्ग के वर्ग उदाहरण के लिए प्रदर्शन करती है और डिफ़ॉल्ट पर सुधार हो सकता है के साथ हमें प्रदान करता है __repr__वर्गों में से:
class Type(type):
def __repr__(cls):
"""
>>> Baz
Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})
>>> eval(repr(Baz))
Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})
"""
metaname = type(cls).__name__
name = cls.__name__
parents = ', '.join(b.__name__ for b in cls.__bases__)
if parents:
parents += ','
namespace = ', '.join(': '.join(
(repr(k), repr(v) if not isinstance(v, type) else v.__name__))
for k, v in cls.__dict__.items())
return '{0}(\'{1}\', ({2}), {{{3}}})'.format(metaname, name, parents, namespace)
def __eq__(cls, other):
"""
>>> Baz == eval(repr(Baz))
True
"""
return (cls.__name__, cls.__bases__, cls.__dict__) == (
other.__name__, other.__bases__, other.__dict__)इसलिए अब जब हम इस मेटाक्लस के साथ एक ऑब्जेक्ट बनाते हैं, __repr__तो कमांड लाइन पर गूँज डिफ़ॉल्ट की तुलना में बहुत कम बदसूरत दृश्य प्रदान करता है:
>>> class Bar(object): pass
>>> Baz = Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})
>>> Baz
Type('Baz', (Foo, Bar,), {'__module__': '__main__', '__doc__': None})__repr__वर्ग उदाहरण के लिए एक अच्छी परिभाषित के साथ , हमारे पास हमारे कोड को डीबग करने की एक मजबूत क्षमता है। हालांकि, इसके साथ बहुत आगे की जाँच eval(repr(Class))की संभावना नहीं है (क्योंकि कार्यों को उनके डिफ़ॉल्ट से निकालना असंभव होगा__repr__ )।
__prepare__एक नाम स्थानयदि, उदाहरण के लिए, हम यह जानना चाहते हैं कि किस क्रम में कक्षा के तरीके बनाए जाते हैं, तो हम कक्षा के नाम स्थान के रूप में एक आदेश दिया जा सकता है। हम इस के साथ क्या करना होगा __prepare__जो वर्ग के लिए नाम स्थान dict रिटर्न अगर यह अजगर 3 में कार्यान्वित किया जाता :
from collections import OrderedDict
class OrderedType(Type):
@classmethod
def __prepare__(metacls, name, bases, **kwargs):
return OrderedDict()
def __new__(cls, name, bases, namespace, **kwargs):
result = Type.__new__(cls, name, bases, dict(namespace))
result.members = tuple(namespace)
return resultऔर उपयोग:
class OrderedMethodsObject(object, metaclass=OrderedType):
def method1(self): pass
def method2(self): pass
def method3(self): pass
def method4(self): passऔर अब हमारे पास उस क्रम का रिकॉर्ड है जिसमें ये विधियाँ (और अन्य वर्ग विशेषताएँ) बनाई गई थीं:
>>> OrderedMethodsObject.members
('__module__', '__qualname__', 'method1', 'method2', 'method3', 'method4')ध्यान दें, इस उदाहरण को प्रलेखन से अनुकूलित किया गया था - मानक पुस्तकालय में नई गणना ऐसा करता है।
इसलिए हमने जो किया वह एक क्लास बनाकर मेटाक्लास को तुरंत लागू करना था। हम मेटाक्लास का भी इलाज कर सकते हैं क्योंकि हम किसी अन्य वर्ग के हैं। इसका एक विधि संकल्प क्रम है:
>>> inspect.getmro(OrderedType)
(<class '__main__.OrderedType'>, <class '__main__.Type'>, <class 'type'>, <class 'object'>)और इसमें लगभग सही है repr(जिसे हम अब और नहीं निकाल सकते हैं जब तक कि हम अपने कार्यों का प्रतिनिधित्व करने का एक तरीका नहीं ढूंढ सकते।)
>>> OrderedMethodsObject
OrderedType('OrderedMethodsObject', (object,), {'method1': <function OrderedMethodsObject.method1 at 0x0000000002DB01E0>, 'members': ('__module__', '__qualname__', 'method1', 'method2', 'method3', 'method4'), 'method3': <function OrderedMet
hodsObject.method3 at 0x0000000002DB02F0>, 'method2': <function OrderedMethodsObject.method2 at 0x0000000002DB0268>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'OrderedMethodsObject' objects>, '__doc__': None, '__d
ict__': <attribute '__dict__' of 'OrderedMethodsObject' objects>, 'method4': <function OrderedMethodsObject.method4 at 0x0000000002DB0378>})पायथन 3 अपडेट
मेटाक्लास में दो प्रमुख विधियाँ हैं (इस बिंदु पर):
__prepare__, तथा__new____prepare__आपको एक कस्टम मैपिंग (जैसे कि ए) की आपूर्ति करने की सुविधा देता OrderedDictहै जिसका उपयोग नामस्थान के रूप में किया जा सकता है जबकि कक्षा बनाई जा रही है। आपको जो भी नामस्थान चुनना है उसका एक उदाहरण आपको वापस करना होगा। यदि आप लागू नहीं करते हैं तो __prepare__एक सामान्य dictप्रयोग किया जाता है।
__new__ अंतिम वर्ग के वास्तविक निर्माण / संशोधन के लिए जिम्मेदार है।
एक नंगे हड्डियां, कुछ भी नहीं-अतिरिक्त मेटाक्लस चाहेंगे:
class Meta(type):
def __prepare__(metaclass, cls, bases):
return dict()
def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)एक सरल उदाहरण:
कहते हैं कि आप अपनी विशेषताओं पर कुछ सरल सत्यापन कोड चाहते हैं - जैसे कि यह हमेशा एक होना चाहिए intया एक str। मेटाक्लस के बिना, आपकी कक्षा कुछ इस तरह दिखेगी:
class Person:
weight = ValidateType('weight', int)
age = ValidateType('age', int)
name = ValidateType('name', str)जैसा कि आप देख सकते हैं, आपको विशेषता के नाम को दो बार दोहराना होगा। यह चिड़चिड़े कीड़े के साथ-साथ टाइपो को संभव बनाता है।
एक साधारण मेटाक्लास उस समस्या का समाधान कर सकता है:
class Person(metaclass=Validator):
weight = ValidateType(int)
age = ValidateType(int)
name = ValidateType(str)यह वही है जो मेटाक्लस की तरह दिखाई देगा (इसका उपयोग नहीं करना चाहिए __prepare__क्योंकि इसकी आवश्यकता नहीं है):
class Validator(type):
def __new__(metacls, cls, bases, clsdict):
# search clsdict looking for ValidateType descriptors
for name, attr in clsdict.items():
if isinstance(attr, ValidateType):
attr.name = name
attr.attr = '_' + name
# create final class and return it
return super().__new__(metacls, cls, bases, clsdict)का एक नमूना रन:
p = Person()
p.weight = 9
print(p.weight)
p.weight = '9'पैदा करता है:
9
Traceback (most recent call last):
File "simple_meta.py", line 36, in <module>
p.weight = '9'
File "simple_meta.py", line 24, in __set__
(self.name, self.type, value))
TypeError: weight must be of type(s) <class 'int'> (got '9')नोट : यह उदाहरण काफी सरल है यह एक वर्ग सज्जाकार के साथ भी पूरा किया जा सकता था, लेकिन संभवतः एक वास्तविक मेटाक्लास बहुत कुछ कर रहा होगा।
संदर्भ के लिए 'मान्य पाठ' वर्ग:
class ValidateType:
def __init__(self, type):
self.name = None # will be set by metaclass
self.attr = None # will be set by metaclass
self.type = type
def __get__(self, inst, cls):
if inst is None:
return self
else:
return inst.__dict__[self.attr]
def __set__(self, inst, value):
if not isinstance(value, self.type):
raise TypeError('%s must be of type(s) %s (got %r)' %
(self.name, self.type, value))
else:
inst.__dict__[self.attr] = value__set_name__(cls, name)लिए डिस्क्रिप्टर ( ValidateType) में उपयोग कर सकते हैं । यह इस विशिष्ट सामान्य उपयोग के मामले के लिए मेटाक्लासेस में गोता लगाने के लिए नहीं जोड़ा गया था (पीईपी 487 देखें)। self.nameself.attr
__call__()वर्ग उदाहरण बनाते समय एक मेटाक्लस की विधि की भूमिकायदि आपने कुछ महीनों से अधिक समय तक पायथन प्रोग्रामिंग की है, तो आप अंततः इस तरह दिखने वाले कोड पर ठोकर खाएंगे:
# define a class
class SomeClass(object):
# ...
# some definition here ...
# ...
# create an instance of it
instance = SomeClass()
# then call the object as if it's a function
result = instance('foo', 'bar')उत्तरार्द्ध संभव है जब आप __call__()कक्षा पर जादू पद्धति को लागू करते हैं ।
class SomeClass(object):
# ...
# some definition here ...
# ...
def __call__(self, foo, bar):
return bar + foo__call__()विधि जब एक वर्ग का एक उदाहरण एक प्रतिदेय के रूप में प्रयोग किया जाता है शुरू हो जाती है। लेकिन जैसा कि हमने पिछले जवाबों से देखा है कि एक वर्ग स्वयं एक मेटाक्लस का एक उदाहरण है, इसलिए जब हम कक्षा को एक कॉल करने योग्य के रूप में उपयोग करते हैं (यानी जब हम इसका एक उदाहरण बनाते हैं) तो हम वास्तव में इसकी मेटाक्लस __call__()विधि को बुला रहे हैं । इस बिंदु पर अधिकांश पायथन प्रोग्रामर थोड़ा भ्रमित हैं क्योंकि उन्हें बताया गया है कि इस तरह से एक उदाहरण बनाते समय instance = SomeClass()आप इसकी __init__()विधि को बुला रहे हैं । कुछ है जो एक सा गहरा खोदा है पता है कि इससे पहले कि __init__()वहाँ __new__()। खैर, आज सच्चाई की एक और परत सामने आ रही है, इससे पहले __new__()कि मेटाक्लास '__call__() ।
चलो विधि कॉल श्रृंखला का अध्ययन करते हैं, विशेष रूप से एक वर्ग का उदाहरण बनाने का परिप्रेक्ष्य।
यह एक मेटाकाॅल है जो एक उदाहरण बनने से पहले ठीक उसी क्षण लॉग करता है और जिस क्षण वह इसे वापस करने वाला होता है।
class Meta_1(type):
def __call__(cls):
print "Meta_1.__call__() before creating an instance of ", cls
instance = super(Meta_1, cls).__call__()
print "Meta_1.__call__() about to return instance."
return instanceयह एक वर्ग है जो उस मेटाक्लास का उपयोग करता है
class Class_1(object):
__metaclass__ = Meta_1
def __new__(cls):
print "Class_1.__new__() before creating an instance."
instance = super(Class_1, cls).__new__(cls)
print "Class_1.__new__() about to return instance."
return instance
def __init__(self):
print "entering Class_1.__init__() for instance initialization."
super(Class_1,self).__init__()
print "exiting Class_1.__init__()."और अब एक उदाहरण बनाते हैं Class_1
instance = Class_1()
# Meta_1.__call__() before creating an instance of <class '__main__.Class_1'>.
# Class_1.__new__() before creating an instance.
# Class_1.__new__() about to return instance.
# entering Class_1.__init__() for instance initialization.
# exiting Class_1.__init__().
# Meta_1.__call__() about to return instance.निरीक्षण करें कि उपरोक्त कोड वास्तव में कार्यों को लॉग करने से अधिक कुछ नहीं करता है। प्रत्येक विधि अपने माता-पिता के कार्यान्वयन के लिए वास्तविक कार्य को दर्शाती है, इस प्रकार डिफ़ॉल्ट व्यवहार रखते हुए। चूंकि typeयह है Meta_1की माता पिता वर्ग (type डिफ़ॉल्ट माता पिता metaclass जा रहा है) और इसके बाद के संस्करण उत्पादन के आदेश अनुक्रम पर विचार, अब हम क्या की छद्म कार्यान्वयन किया जाएगा के रूप में एक सुराग है type.__call__():
class type:
def __call__(cls, *args, **kwarg):
# ... maybe a few things done to cls here
# then we call __new__() on the class to create an instance
instance = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
# ... maybe a few things done to the instance here
# then we initialize the instance with its __init__() method
instance.__init__(*args, **kwargs)
# ... maybe a few more things done to instance here
# then we return it
return instanceहम देख सकते हैं कि मेटाक्लास __call__() विधि वह है जिसे पहले कहा जाता है। यह तब वर्ग की __new__()विधि के लिए उदाहरण का निर्माण और उदाहरण के लिए आरंभीकरण को दर्शाता है __init__()। यह वह भी है जो अंततः उदाहरण देता है।
से यह ऊपर उपजा है कि metaclass ' __call__()भी है या नहीं, के लिए एक कॉल तय करने का अवसर दिया जाता है Class_1.__new__()याClass_1.__init__() अंत में किया जाएगा। इसके निष्पादन के दौरान यह वास्तव में एक ऐसी वस्तु लौटा सकता है जिसे इन विधियों में से किसी ने भी नहीं छुआ है। उदाहरण के लिए इस दृष्टिकोण को सिंगलटन पैटर्न पर लें:
class Meta_2(type):
singletons = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls in Meta_2.singletons:
# we return the only instance and skip a call to __new__()
# and __init__()
print ("{} singleton returning from Meta_2.__call__(), "
"skipping creation of new instance.".format(cls))
return Meta_2.singletons[cls]
# else if the singleton isn't present we proceed as usual
print "Meta_2.__call__() before creating an instance."
instance = super(Meta_2, cls).__call__(*args, **kwargs)
Meta_2.singletons[cls] = instance
print "Meta_2.__call__() returning new instance."
return instance
class Class_2(object):
__metaclass__ = Meta_2
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print "Class_2.__new__() before creating instance."
instance = super(Class_2, cls).__new__(cls)
print "Class_2.__new__() returning instance."
return instance
def __init__(self, *args, **kwargs):
print "entering Class_2.__init__() for initialization."
super(Class_2, self).__init__()
print "exiting Class_2.__init__()."आइए देखें कि क्या होता है जब बार-बार एक प्रकार की वस्तु बनाने की कोशिश की जाती है Class_2
a = Class_2()
# Meta_2.__call__() before creating an instance.
# Class_2.__new__() before creating instance.
# Class_2.__new__() returning instance.
# entering Class_2.__init__() for initialization.
# exiting Class_2.__init__().
# Meta_2.__call__() returning new instance.
b = Class_2()
# <class '__main__.Class_2'> singleton returning from Meta_2.__call__(), skipping creation of new instance.
c = Class_2()
# <class '__main__.Class_2'> singleton returning from Meta_2.__call__(), skipping creation of new instance.
a is b is c # Trueएक मेटाक्लास एक वर्ग है जो बताता है कि (कुछ) अन्य वर्ग कैसे बनाए जाने चाहिए।
यह एक ऐसा मामला है जहाँ मैंने अपनी समस्या के समाधान के रूप में मेटाक्लस को देखा: मुझे वास्तव में एक जटिल समस्या थी, जिसे शायद अलग तरीके से हल किया जा सकता था, लेकिन मैंने मेटाक्लस का उपयोग करके इसे हल करने के लिए चुना। जटिलता की वजह से, यह उन कुछ मॉड्यूलों में से एक है जिन्हें मैंने लिखा है जहां मॉड्यूल में टिप्पणी कोड की मात्रा को पार करती है जो लिखा गया है। यह रहा...
#!/usr/bin/env python
# Copyright (C) 2013-2014 Craig Phillips. All rights reserved.
# This requires some explaining. The point of this metaclass excercise is to
# create a static abstract class that is in one way or another, dormant until
# queried. I experimented with creating a singlton on import, but that did
# not quite behave how I wanted it to. See now here, we are creating a class
# called GsyncOptions, that on import, will do nothing except state that its
# class creator is GsyncOptionsType. This means, docopt doesn't parse any
# of the help document, nor does it start processing command line options.
# So importing this module becomes really efficient. The complicated bit
# comes from requiring the GsyncOptions class to be static. By that, I mean
# any property on it, may or may not exist, since they are not statically
# defined; so I can't simply just define the class with a whole bunch of
# properties that are @property @staticmethods.
#
# So here's how it works:
#
# Executing 'from libgsync.options import GsyncOptions' does nothing more
# than load up this module, define the Type and the Class and import them
# into the callers namespace. Simple.
#
# Invoking 'GsyncOptions.debug' for the first time, or any other property
# causes the __metaclass__ __getattr__ method to be called, since the class
# is not instantiated as a class instance yet. The __getattr__ method on
# the type then initialises the class (GsyncOptions) via the __initialiseClass
# method. This is the first and only time the class will actually have its
# dictionary statically populated. The docopt module is invoked to parse the
# usage document and generate command line options from it. These are then
# paired with their defaults and what's in sys.argv. After all that, we
# setup some dynamic properties that could not be defined by their name in
# the usage, before everything is then transplanted onto the actual class
# object (or static class GsyncOptions).
#
# Another piece of magic, is to allow command line options to be set in
# in their native form and be translated into argparse style properties.
#
# Finally, the GsyncListOptions class is actually where the options are
# stored. This only acts as a mechanism for storing options as lists, to
# allow aggregation of duplicate options or options that can be specified
# multiple times. The __getattr__ call hides this by default, returning the
# last item in a property's list. However, if the entire list is required,
# calling the 'list()' method on the GsyncOptions class, returns a reference
# to the GsyncListOptions class, which contains all of the same properties
# but as lists and without the duplication of having them as both lists and
# static singlton values.
#
# So this actually means that GsyncOptions is actually a static proxy class...
#
# ...And all this is neatly hidden within a closure for safe keeping.
def GetGsyncOptionsType():
class GsyncListOptions(object):
__initialised = False
class GsyncOptionsType(type):
def __initialiseClass(cls):
if GsyncListOptions._GsyncListOptions__initialised: return
from docopt import docopt
from libgsync.options import doc
from libgsync import __version__
options = docopt(
doc.__doc__ % __version__,
version = __version__,
options_first = True
)
paths = options.pop('<path>', None)
setattr(cls, "destination_path", paths.pop() if paths else None)
setattr(cls, "source_paths", paths)
setattr(cls, "options", options)
for k, v in options.iteritems():
setattr(cls, k, v)
GsyncListOptions._GsyncListOptions__initialised = True
def list(cls):
return GsyncListOptions
def __getattr__(cls, name):
cls.__initialiseClass()
return getattr(GsyncListOptions, name)[-1]
def __setattr__(cls, name, value):
# Substitut option names: --an-option-name for an_option_name
import re
name = re.sub(r'^__', "", re.sub(r'-', "_", name))
listvalue = []
# Ensure value is converted to a list type for GsyncListOptions
if isinstance(value, list):
if value:
listvalue = [] + value
else:
listvalue = [ None ]
else:
listvalue = [ value ]
type.__setattr__(GsyncListOptions, name, listvalue)
# Cleanup this module to prevent tinkering.
import sys
module = sys.modules[__name__]
del module.__dict__['GetGsyncOptionsType']
return GsyncOptionsType
# Our singlton abstract proxy class.
class GsyncOptions(object):
__metaclass__ = GetGsyncOptionsType()type(obj)समारोह आप किसी ऑब्जेक्ट के प्रकार के हो जाता है।
type()एक वर्ग की अपनी है metaclass ।
मेटाक्लास का उपयोग करने के लिए:
class Foo(object):
__metaclass__ = MyMetaClasstypeअपनी खुद की मेटाक्लास है। एक वर्ग का वर्ग एक मेटाक्लास है - एक वर्ग का शरीर, मेटाक्लास को दिए गए तर्क हैं जो कक्षा के निर्माण के लिए उपयोग किया जाता है।
यहां आप वर्ग निर्माण को अनुकूलित करने के लिए मेटाक्लास का उपयोग करने के तरीके के बारे में पढ़ सकते हैं।
typeवास्तव में एक metaclass- एक वर्ग है जो एक और वर्ग बनाता है। अधिकांश metaclassउपवर्ग हैं type। metaclassप्राप्त करता है newइसके पहले तर्क के रूप में वर्ग और नीचे के रूप में उल्लेख किया है विवरण के साथ वर्ग वस्तु के लिए पहुँच प्रदान:
>>> class MetaClass(type):
... def __init__(cls, name, bases, attrs):
... print ('class name: %s' %name )
... print ('Defining class %s' %cls)
... print('Bases %s: ' %bases)
... print('Attributes')
... for (name, value) in attrs.items():
... print ('%s :%r' %(name, value))
...
>>> class NewClass(object, metaclass=MetaClass):
... get_choch='dairy'
...
class name: NewClass
Bases <class 'object'>:
Defining class <class 'NewClass'>
get_choch :'dairy'
__module__ :'builtins'
__qualname__ :'NewClass'Note:
ध्यान दें कि किसी भी समय क्लास को तत्काल नहीं किया गया था; वर्ग बनाने के सरल कार्य के निष्पादन को ट्रिगर किया metaclass।
अजगर वर्ग स्वयं वस्तुएं हैं - उदाहरण के लिए - उनके मेटा-क्लास की।
डिफ़ॉल्ट मेटाक्लास, जो तब लागू होता है जब आप कक्षाओं को निर्धारित करते हैं:
class foo:
...मेटा क्लास का उपयोग कक्षाओं के पूरे सेट पर कुछ नियम लागू करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि आप किसी डेटाबेस तक पहुँचने के लिए ORM का निर्माण कर रहे हैं, और आप चाहते हैं कि प्रत्येक तालिका से रिकॉर्ड उस वर्ग की मैप की गई तालिका (फ़ील्ड, व्यावसायिक नियमों, आदि के आधार पर),), मेटाक्लास का एक संभावित उपयोग करें। उदाहरण के लिए, कनेक्शन पूल तर्क, जो सभी तालिकाओं से रिकॉर्ड के सभी वर्गों द्वारा साझा किया जाता है। एक अन्य उपयोग विदेशी कुंजियों का समर्थन करने के लिए तर्क है, जिसमें कई वर्गों के रिकॉर्ड शामिल हैं।
जब आप मेटाक्लस को परिभाषित करते हैं, तो आप टाइप करते हैं, और अपने तर्क को सम्मिलित करने के लिए निम्न जादू विधियों को अधिलेखित कर सकते हैं।
class somemeta(type):
__new__(mcs, name, bases, clsdict):
"""
mcs: is the base metaclass, in this case type.
name: name of the new class, as provided by the user.
bases: tuple of base classes
clsdict: a dictionary containing all methods and attributes defined on class
you must return a class object by invoking the __new__ constructor on the base metaclass.
ie:
return type.__call__(mcs, name, bases, clsdict).
in the following case:
class foo(baseclass):
__metaclass__ = somemeta
an_attr = 12
def bar(self):
...
@classmethod
def foo(cls):
...
arguments would be : ( somemeta, "foo", (baseclass, baseofbase,..., object), {"an_attr":12, "bar": <function>, "foo": <bound class method>}
you can modify any of these values before passing on to type
"""
return type.__call__(mcs, name, bases, clsdict)
def __init__(self, name, bases, clsdict):
"""
called after type has been created. unlike in standard classes, __init__ method cannot modify the instance (cls) - and should be used for class validaton.
"""
pass
def __prepare__():
"""
returns a dict or something that can be used as a namespace.
the type will then attach methods and attributes from class definition to it.
call order :
somemeta.__new__ -> type.__new__ -> type.__init__ -> somemeta.__init__
"""
return dict()
def mymethod(cls):
""" works like a classmethod, but for class objects. Also, my method will not be visible to instances of cls.
"""
passकिसी भी तरह, उन दो सबसे अधिक इस्तेमाल किया हुक हैं। मेटाक्लसिंग शक्तिशाली है, और इसके बाद के संस्करण के आसपास कहीं नहीं है और मेटाक्लिसिंग के लिए उपयोग की विस्तृत सूची है।
प्रकार () फ़ंक्शन किसी ऑब्जेक्ट के प्रकार को वापस कर सकता है या एक नया प्रकार बना सकता है,
उदाहरण के लिए, हम प्रकार () फ़ंक्शन के साथ एक हाई क्लास बना सकते हैं और क्लास हाय (ऑब्जेक्ट) के साथ इस तरह का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है:
def func(self, name='mike'):
print('Hi, %s.' % name)
Hi = type('Hi', (object,), dict(hi=func))
h = Hi()
h.hi()
Hi, mike.
type(Hi)
type
type(h)
__main__.Hiगतिशील रूप से कक्षाएं बनाने के लिए प्रकार () का उपयोग करने के अलावा, आप कक्षा के निर्माण व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं और मेटाक्लास का उपयोग कर सकते हैं।
पायथन ऑब्जेक्ट मॉडल के अनुसार, क्लास ऑब्जेक्ट है, इसलिए क्लास को किसी अन्य निश्चित क्लास का उदाहरण होना चाहिए। डिफ़ॉल्ट रूप से, पायथन वर्ग का उदाहरण है श्रेणी। यही है, टाइप अधिकांश अंतर्निहित कक्षाओं का मेटाक्लस है और उपयोगकर्ता-परिभाषित कक्षाओं का मेटाक्लस है।
class ListMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
class CustomList(list, metaclass=ListMetaclass):
pass
lst = CustomList()
lst.add('custom_list_1')
lst.add('custom_list_2')
lst
['custom_list_1', 'custom_list_2']जब हम मेटाक्लास में कीवर्ड तर्क पारित करते हैं तो जादू प्रभावी हो जाएगा, यह लिस्टमैटैक्लस के माध्यम से कस्टमलिस्ट बनाने के लिए पायथन दुभाषिया को इंगित करता है। नई (), इस बिंदु पर, हम उदाहरण के लिए, वर्ग परिभाषा को संशोधित कर सकते हैं, और एक नई विधि जोड़ सकते हैं और फिर संशोधित परिभाषा वापस कर सकते हैं।
प्रकाशित उत्तरों के अलावा मैं कह सकता हूं कि metaclassएक वर्ग के लिए व्यवहार को परिभाषित करता है। तो, आप स्पष्ट रूप से अपने मेटाक्लस सेट कर सकते हैं। जब भी Python को कोई कीवर्ड मिलता है classतो वह सर्च करना शुरू कर देता है metaclass। यदि यह नहीं पाया जाता है - कक्षा की वस्तु बनाने के लिए डिफ़ॉल्ट मेटाक्लस प्रकार का उपयोग किया जाता है। __metaclass__विशेषता का उपयोग करके , आप metaclassअपनी कक्षा निर्धारित कर सकते हैं :
class MyClass:
__metaclass__ = type
# write here other method
# write here one more method
print(MyClass.__metaclass__)यह इस तरह से उत्पादन का उत्पादन करेंगे:
class 'type'और, ज़ाहिर है, आप metaclassअपनी कक्षा का उपयोग करके बनाए गए किसी भी वर्ग के व्यवहार को परिभाषित करने के लिए अपना खुद का बना सकते हैं ।
ऐसा करने के लिए, आपका डिफ़ॉल्ट metaclassप्रकार वर्ग को विरासत में प्राप्त होना चाहिए क्योंकि यह मुख्य है metaclass:
class MyMetaClass(type):
__metaclass__ = type
# you can write here any behaviour you want
class MyTestClass:
__metaclass__ = MyMetaClass
Obj = MyTestClass()
print(Obj.__metaclass__)
print(MyMetaClass.__metaclass__)उत्पादन होगा:
class '__main__.MyMetaClass'
class 'type'ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग में, एक मेटाक्लास एक वर्ग है जिसके उदाहरण वर्ग हैं। जिस तरह एक साधारण वर्ग कुछ वस्तुओं के व्यवहार को परिभाषित करता है, एक मेटाक्लस कुछ वर्ग और उनके उदाहरणों के व्यवहार को परिभाषित करता है। मेटाक्लास शब्द का सीधा अर्थ है कि कक्षाएं बनाने के लिए इस्तेमाल होने वाली कोई चीज। दूसरे शब्दों में, यह एक वर्ग का वर्ग है। मेटाक्लास का उपयोग क्लास बनाने के लिए किया जाता है, जैसे ऑब्जेक्ट क्लास का एक उदाहरण होने के कारण, क्लास एक मेटाक्लास का एक उदाहरण है। अजगर कक्षाओं में भी वस्तु मानी जाती हैं।
यहां इसका एक और उदाहरण दिया गया है कि इसका क्या उपयोग किया जा सकता है:
metaclassइसके उदाहरण (वर्ग) के कार्य को बदलने के लिए उपयोग कर सकते हैं ।class MetaMemberControl(type):
__slots__ = ()
@classmethod
def __prepare__(mcs, f_cls_name, f_cls_parents, # f_cls means: future class
meta_args=None, meta_options=None): # meta_args and meta_options is not necessarily needed, just so you know.
f_cls_attr = dict()
if not "do something or if you want to define your cool stuff of dict...":
return dict(make_your_special_dict=None)
else:
return f_cls_attr
def __new__(mcs, f_cls_name, f_cls_parents, f_cls_attr,
meta_args=None, meta_options=None):
original_getattr = f_cls_attr.get('__getattribute__')
original_setattr = f_cls_attr.get('__setattr__')
def init_getattr(self, item):
if not item.startswith('_'): # you can set break points at here
alias_name = '_' + item
if alias_name in f_cls_attr['__slots__']:
item = alias_name
if original_getattr is not None:
return original_getattr(self, item)
else:
return super(eval(f_cls_name), self).__getattribute__(item)
def init_setattr(self, key, value):
if not key.startswith('_') and ('_' + key) in f_cls_attr['__slots__']:
raise AttributeError(f"you can't modify private members:_{key}")
if original_setattr is not None:
original_setattr(self, key, value)
else:
super(eval(f_cls_name), self).__setattr__(key, value)
f_cls_attr['__getattribute__'] = init_getattr
f_cls_attr['__setattr__'] = init_setattr
cls = super().__new__(mcs, f_cls_name, f_cls_parents, f_cls_attr)
return cls
class Human(metaclass=MetaMemberControl):
__slots__ = ('_age', '_name')
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
def __getattribute__(self, item):
"""
is just for IDE recognize.
"""
return super().__getattribute__(item)
""" with MetaMemberControl then you don't have to write as following
@property
def name(self):
return self._name
@property
def age(self):
return self._age
"""
def test_demo():
human = Human('Carson', 27)
# human.age = 18 # you can't modify private members:_age <-- this is defined by yourself.
# human.k = 18 # 'Human' object has no attribute 'k' <-- system error.
age1 = human._age # It's OK, although the IDE will show some warnings. (Access to a protected member _age of a class)
age2 = human.age # It's OK! see below:
"""
if you do not define `__getattribute__` at the class of Human,
the IDE will show you: Unresolved attribute reference 'age' for class 'Human'
but it's ok on running since the MetaMemberControl will help you.
"""
if __name__ == '__main__':
test_demo()
metaclassशक्तिशाली है, वहाँ बहुत सी बातें (जैसे बंदर जादू के रूप में) आप इसके साथ क्या कर सकते हैं, लेकिन सावधान यह केवल आप के लिए जाना जा सकता है हो सकता है कर रहे हैं।
पायथन में एक वर्ग, एक वस्तु है, और किसी भी अन्य वस्तु की तरह, यह "कुछ" का एक उदाहरण है। यह "कुछ" है, जिसे मेटाक्लास कहा जाता है। यह मेटाक्लास एक विशेष प्रकार का वर्ग है जो अन्य वर्ग की वस्तुओं का निर्माण करता है। इसलिए, मेटाक्लास नई कक्षाएं बनाने के लिए जिम्मेदार है। यह प्रोग्रामर को कक्षाएं उत्पन्न करने के तरीके को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
मेटाक्लास बनाने के लिए, आम तौर पर नए () और init () विधियों का ओवरराइडिंग किया जाता है। नए () को ऑब्जेक्ट्स बनाने के तरीके को बदलने के लिए ओवरराइड किया जा सकता है, जबकि init () ऑब्जेक्ट को इनिशियलाइज़ करने के तरीके को बदलने के लिए ओवरराइड किया जा सकता है। मेटाक्लास कई तरीकों से बनाया जा सकता है। तरीकों में से एक प्रकार () फ़ंक्शन का उपयोग करना है। प्रकार () फ़ंक्शन, जब 3 मापदंडों के साथ बुलाया जाता है, तो मेटाक्लस बनाता है। पैरामीटर हैं: -
मेटाक्लास बनाने का एक अन्य तरीका 'मेटाक्लस' कीवर्ड शामिल है। एक साधारण वर्ग के रूप में मेटाक्लास को परिभाषित करें। विरासत में मिली कक्षा के मापदंडों में, मेटासेल्स = मेटासेक्लेस_नाम पास करें
मेटाक्लास का उपयोग विशेष रूप से निम्नलिखित स्थितियों में किया जा सकता है: -
ध्यान दें कि अजगर 3.6 में मेटाक्लासेस के __init_subclass__(cls, **kwargs)लिए बहुत सारे सामान्य उपयोग के मामलों को बदलने के लिए एक नया डंडर विधि पेश किया गया था। तब कहा जाता है जब परिभाषित वर्ग का एक उपवर्ग बनाया जाता है। अजगर डॉक्स देखें ।
class A(type):pass<NEWLINE>class B(type,metaclass=A):pass<NEWLINE>b.__class__ = b