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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