## 問題 你想自動記錄一個類中屬性和方法定義的順序，然后可以利用它來做很多操作（比如序列化、映射到數據庫等等）。 ## 解決方案 利用元類可以很容易的捕獲類的定義信息。下面是一個例子，使用了一個OrderedDict來記錄描述器的定義順序： 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() 在這個元類中，執行類主體時描述器的定義順序會被一個 `OrderedDict``捕獲到，生成的有序名稱從字典中提取出來并放入類屬性 ``_order` 中。這樣的話類中的方法可以通過多種方式來使用它。例如，下面是一個簡單的類，使用這個排序字典來實現將一個類實例的數據序列化為一行CSV數據： 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 我們在交互式環境中測試一下這個Stock類： >>> 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'> >>> ## 討論 本節一個關鍵點就是OrderedMeta元類中定義的 `` __prepare__()`` 方法。這個方法會在開始定義類和它的父類的時候被執行。它必須返回一個映射對象以便在類定義體中被使用到。我們這里通過返回了一個OrderedDict而不是一個普通的字典，可以很容易的捕獲定義的順序。 如果你想構造自己的類字典對象，可以很容易的擴展這個功能。比如，下面的這個修改方案可以防止重復的定義： 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) 下面我們測試重復的定義會出現什么情況： >>> 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 >>> 最后還有一點很重要，就是在 `__new__()` 方法中對于元類中被修改字典的處理。盡管類使用了另外一個字典來定義，在構造最終的 `class` 對象的時候，我們仍然需要將這個字典轉換為一個正確的 `dict` 實例。通過語句 `d = dict(clsdict)` 來完成這個效果。 對于很多應用程序而已，能夠捕獲類定義的順序是一個看似不起眼卻又非常重要的特性。例如，在對象關系映射中，我們通常會看到下面這種方式定義的類： class Stock(Model): name = String() shares = Integer() price = Float() 在框架底層，我們必須捕獲定義的順序來將對象映射到元組或數據庫表中的行（就類似于上面例子中的 `as_csv()` 的功能）。這節演示的技術非常簡單，并且通常會比其他類似方法（通常都要在描述器類中維護一個隱藏的計數器）要簡單的多。