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11-25 面向对象高级编程3/3

11-25 面向对象高级编程3/3

作者: 渔家傲_俞 | 来源:发表于2018-11-26 15:11 被阅读0次

    使用元类

    type()

    动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的。
    比方说我们要定义一个Hello的class,就写一个hello.py模块:

    class Hello(object):
        def hello(self, name='world'):
            print('Hello, %s.' % name)
    

    当Python解释器载入hello模块时,就会依次执行该模块的所有语句,执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象,测试如下:

    >>> from hello import Hello
    >>> h = Hello()
    >>> h.hello()
    Hello, world.
    >>> print(type(Hello))
    <class 'type'>
    >>> print(type(h))
    <class 'hello.Hello'>
    

    type()函数可以查看一个类型或变量的类型,Hello是一个class,它的类型就是type,而h是一个实例,它的类型就是class Hello
    我们说class的定义是运行时动态创建的,而创建class的方法就是使用type()函数。
    type()函数既可以返回一个对象的类型,又可以创建出新的类型,比如,我们可以通过type()函数创建出Hello类,而无需通过class Hello(object)...的定义:

    >>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
    ...     print('Hello, %s.' % name)
    ...
    >>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
    >>> h = Hello()
    >>> h.hello()
    Hello, world.
    >>> print(type(Hello))
    <class 'type'>
    >>> print(type(h))
    <class '__main__.Hello'>
    

    要创建一个class对象,type()函数依次传入3个参数:
    class的名称;
    继承的父类集合,注意Python支持多重继承,如果只有一个父类,别忘了tuple的单元素写法;
    class的方法名称与函数绑定,这里我们把函数fn绑定到方法名hello上.
    通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的,因为Python解释器遇到class定义时,仅仅是扫描一下class定义的语法,然后调用type()函数创建出class。
    正常情况下,我们都用class Xxx...来定义类,但是,type()函数也允许我们动态创建出类来,也就是说,动态语言本身支持运行期动态创建类,这和静态语言有非常大的不同.

    metaclass

    除了使用type()动态创建类以外,要控制类的创建行为,还可以使用metaclass。
    metaclass,直译为元类,简单的解释就是:
    当我们定义了类以后,就可以根据这个类创建出实例,所以:先定义类,然后创建实例。
    但是如果我们想创建出类呢?那就必须根据metaclass创建出类,所以:先定义metaclass,然后创建类。
    连接起来就是:先定义metaclass,就可以创建类,最后创建实例。
    所以,metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说,你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。
    metaclass是Python面向对象里最难理解,也是最难使用的魔术代码。正常情况下,你不会碰到需要使用metaclass的情况,所以,以下内容看不懂也没关系,因为基本上你不会用到。
    父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的,剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂,但ORM的使用者用起来却异常简单。
    现在,我们就按上面的接口来实现该ORM。

    class Field(object):    #保存数据库表的字段名和字段类型
        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):#在Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringField
        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):#是编写最复杂的ModelMetaclass
    
        def __new__(cls, name, bases, attrs):
            if name=='Model':
                return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
            print('Found model: %s' % name)
            mappings = dict()
            for k, v in attrs.items():
                if isinstance(v, Field):
                    print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
                    mappings[k] = v
            for k in mappings.keys():
                attrs.pop(k)
            attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
            attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
    
    class Model(dict, 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__.items():
                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))
    
    u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')#写代码保存实例
    u.save()
    

    输出结果:

    Found model: User
    Found mapping: email ==> <StringField:email>
    Found mapping: password ==> <StringField:password>
    Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
    Found mapping: name ==> <StringField:username>
    SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
    ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]
    

    可以看到,save()方法已经打印出了可执行的SQL语句,以及参数列表,只需要真正连接到数据库,执行该SQL语句,就可以完成真正的功能。

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