9.18 以编程方式定义类

问题

你在写一段代码,最终需要创建一个新的类对象。你考虑将类的定义源代码以字符串的形式发布出去。并且使用函数比如 exec() 来执行它,但是你想寻找一个更加优雅的解决方案。

解决方案

你可以使用函数 types.new_class() 来初始化新的类对象。你需要做的只是提供类的名字、父类元组、关键字参数,以及一个用成员变量填充类字典的回调函数。例如:

  1. # stock.py
  2. # Example of making a class manually from parts
  3.  
  4. # Methods
  5. def __init__(self, name, shares, price):
  6. self.name = name
  7. self.shares = shares
  8. self.price = price
  9. def cost(self):
  10. return self.shares * self.price
  11.  
  12. cls_dict = {
  13. '__init__' : __init__,
  14. 'cost' : cost,
  15. }
  16.  
  17. # Make a class
  18. import types
  19.  
  20. Stock = types.new_class('Stock', (), {}, lambda ns: ns.update(cls_dict))
  21. Stock.__module__ = __name__

这种方式会构建一个普通的类对象,并且按照你的期望工作:

  1. >>> s = Stock('ACME', 50, 91.1)
  2. >>> s
  3. <stock.Stock object at 0x1006a9b10>
  4. >>> s.cost()
  5. 4555.0
  6. >>>

这种方法中,一个比较难理解的地方是在调用完 types.newclass()Stock.module 的赋值。每次当一个类被定义后,它的 module 属性包含定义它的模块名。这个名字用于生成 _repr() 方法的输出。它同样也被用于很多库,比如 pickle 。因此,为了让你创建的类是“正确”的,你需要确保这个属性也设置正确了。

如果你想创建的类需要一个不同的元类,可以通过 types.new_class() 第三个参数传递给它。例如:

  1. >>> import abc
  2. >>> Stock = types.new_class('Stock', (), {'metaclass': abc.ABCMeta},
  3. ... lambda ns: ns.update(cls_dict))
  4. ...
  5. >>> Stock.__module__ = __name__
  6. >>> Stock
  7. <class '__main__.Stock'>
  8. >>> type(Stock)
  9. <class 'abc.ABCMeta'>
  10. >>>

第三个参数还可以包含其他的关键字参数。比如,一个类的定义如下:

  1. class Spam(Base, debug=True, typecheck=False):
  2. pass

那么可以将其翻译成如下的 new_class() 调用形式:

  1. Spam = types.new_class('Spam', (Base,),
  2. {'debug': True, 'typecheck': False},
  3. lambda ns: ns.update(cls_dict))

newclass() 第四个参数最神秘,它是一个用来接受类命名空间的映射对象的函数。通常这是一个普通的字典,但是它实际上是 _prepare() 方法返回的任意对象,这个在9.14小节已经介绍过了。这个函数需要使用上面演示的 update() 方法给命名空间增加内容。

讨论

很多时候如果能构造新的类对象是很有用的。有个很熟悉的例子是调用 collections.namedtuple() 函数,例如:

  1. >>> Stock = collections.namedtuple('Stock', ['name', 'shares', 'price'])
  2. >>> Stock
  3. <class '__main__.Stock'>
  4. >>>

namedtuple() 使用 exec() 而不是上面介绍的技术。但是,下面通过一个简单的变化,我们直接创建一个类:

  1. import operator
  2. import types
  3. import sys
  4.  
  5. def named_tuple(classname, fieldnames):
  6. # Populate a dictionary of field property accessors
  7. cls_dict = { name: property(operator.itemgetter(n))
  8. for n, name in enumerate(fieldnames) }
  9.  
  10. # Make a __new__ function and add to the class dict
  11. def __new__(cls, *args):
  12. if len(args) != len(fieldnames):
  13. raise TypeError('Expected {} arguments'.format(len(fieldnames)))
  14. return tuple.__new__(cls, args)
  15.  
  16. cls_dict['__new__'] = __new__
  17.  
  18. # Make the class
  19. cls = types.new_class(classname, (tuple,), {},
  20. lambda ns: ns.update(cls_dict))
  21.  
  22. # Set the module to that of the caller
  23. cls.__module__ = sys._getframe(1).f_globals['__name__']
  24. return cls

这段代码的最后部分使用了一个所谓的”框架魔法”,通过调用 sys._getframe() 来获取调用者的模块名。另外一个框架魔法例子在2.15小节中有介绍过。

下面的例子演示了前面的代码是如何工作的:

  1. >>> Point = named_tuple('Point', ['x', 'y'])
  2. >>> Point
  3. <class '__main__.Point'>
  4. >>> p = Point(4, 5)
  5. >>> len(p)
  6. 2
  7. >>> p.x
  8. 4
  9. >>> p.y
  10. 5
  11. >>> p.x = 2
  12. Traceback (most recent call last):
  13. File "<stdin>", line 1, in <module>
  14. AttributeError: can't set attribute
  15. >>> print('%s%s' % p)
  16. 4 5
  17. >>>

这项技术一个很重要的方面是它对于元类的正确使用。你可能像通过直接实例化一个元类来直接创建一个类:

  1. Stock = type('Stock', (), cls_dict)

这种方法的问题在于它忽略了一些关键步骤,比如对于元类中 prepare() 方法的调用。通过使用 types.newclass() ,你可以保证所有的必要初始化步骤都能得到执行。比如,types.newclass() 第四个参数的回调函数接受 __prepare() 方法返回的映射对象。

如果你仅仅只是想执行准备步骤,可以使用 types.prepare_class() 。例如:

  1. import types
  2. metaclass, kwargs, ns = types.prepare_class('Stock', (), {'metaclass': type})

它会查找合适的元类并调用它的 prepare() 方法。然后这个元类保存它的关键字参数,准备命名空间后被返回。

更多信息, 请参考 PEP 3115 ,以及 Python documentation .

原文:

http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c09/p18_define_classes_programmatically.html