九、元类编程

一、property动态属性

from datetime import date,datetime
class User:
    def __init__(self,name,birthday):
        self.name = name
        self.birthday = birthday
        self._age = None

    @property
    def age(self):
        if self._age is None:
            today = date.today()
            self._age = today.year - self.birthday.year
            if today < date(today.year,self.birthday.month,self.birthday.day):
                self._age -= 1
        return self._age

    #使用age.setter 还需要通过property 定义get属性
    @age.setter
    def age(self,value):
        if value<0:
            raise ValueError('年龄不能为负数')
        self._age = value


if __name__ == '__main__':
    user = User('张三', date(year=1993, month=1, day=1))
    print(user.age)

二、getattr、getattribute魔法函数

# __getattr__ 当查不到属性时，会调用__get_attr__方法
#__getattribute__ 无论查不查到属性，都会调用__get_attribute__方法
from datetime import date,datetime
class User:
    def __init__(self,name,birthday):
        self.name = name
        self.birthday = birthday

    def __getattr__(self, item):
        print("__getattr__")

    # 能不重写就不重写，风险高
    # def __getattribute__(self, item):
    #     print("__getattribute__")

if __name__ == '__main__':
    user = User('张三', date(year=1993, month=1, day=1))
    print(user.name)  #张三

    print(user.age) #__getattribute__   None

三、属性描述符和属性查找过程

在Python中，描述符是一种实现了特定协议（即__get__、__set__和__delete__方法）的对象，用于管理对象属性的访问。描述符分为数据描述符和非数据描述符，它们之间的主要区别在于是否实现了__set__或__delete__方法。

数据描述符（Data Descriptor） ：实现了__get__和__set__方法，或者实现了__get__和__delete__方法。

非数据描述符（Non-Data Descriptor） ：仅实现了__get__方法，没有实现__set__或__delete__方法。

数据描述符示例

class DataDescriptor:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        print(f"Getting: {self.name}")
        return instance.__dict__.get(self.name)

    def __set__(self, instance, value):
        print(f"Setting: {self.name} to {value}")
        instance.__dict__[self.name] = value

    def __delete__(self, instance):
        print(f"Deleting: {self.name}")
        del instance.__dict__[self.name]

class MyClass:
    attr = DataDescriptor('attr')

# 使用数据描述符
obj = MyClass()
obj.attr = 42  # Setting: attr to 42
print(obj.attr)  # Getting: attr \n 42
del obj.attr  # Deleting: attr

非数据描述符示例

class NonDataDescriptor:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        print(f"Getting: {self.name}")
        return instance.__dict__.get(self.name)

class MyClass:
    attr = NonDataDescriptor('attr')

# 使用非数据描述符
obj = MyClass()
obj.attr = 42  # 直接设置实例属性
print(obj.attr)  # Getting: attr \n 42
del obj.attr  # 直接删除实例属性

区别

优先级不同：数据描述符的优先级高于实例字典中的同名属性。即使实例字典中有同名属性，访问时仍会调用数据描述符的__get__方法。而非数据描述符的优先级低于实例字典中的同名属性，如果实例字典中有同名属性，则直接返回该属性的值，不调用非数据描述符的__get__方法。
用途不同：数据描述符通常用于需要控制属性赋值和删除的场景，比如属性验证或类型检查。而非数据描述符通常用于只读属性或方法绑定。

示例：

import numbers

#属性描述符
class IntField():
    #数据描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        self.value = value
    def __delete__(self, instance):
        pass

#非数据描述符
class NonDataIntField():
    def __get__(self, instance, owner):
        pass

class User:
    age = IntField()
'''
如果user是某个类的实例，那么user.age(以及等价的getattr(user,'age'))
首先调用getattribute_。如果类定义了getattr__方法，
那么在getattribute抛出AttributeError的时候就会调用到__getattr__
对于描述符(__get__)的调用，则是发生在_getattribute__内部的。
user = User(),那么user,age顺序如下：
(1)如果"age"是出现在User或其基类的__dict__中，且age是data descriptor,那么调用其__get__方法
(2)如果"age"出现在user(对象)的__dict__中，那么直接返回obj.__dict__['age'],否则
(3)如果“age”出现在User或其基类的__dict__中
(3.l)如果age是non-data descriptor,那么调用其__get__方法，否则
(3.2)返回 __dict__['age']
(4)如果User有__getattr__方法，调用__getattr__方法，否则
(5)抛出AttributeError
'''
if __name__ == "__main__":
    user = User()
    user.age = 30
    print(user.__dict__)   #{}
    print(user.age)         #30
    print(getattr(user, 'age')) #30
    print(getattr(user, 'age')) #30

四、new和init的区别

在Python中，__new__和__init__是两个用于对象创建和初始化的重要方法，它们有着不同的职责和用途。

`new`方法

__new__是一个静态方法，用于创建类的实例。它在类的实例创建之前被调用。
__new__返回一个类的实例，通常是通过调用super().__new__(cls)来实现。
它是对象创建的第一步，负责分配内存空间。

`init`方法

__init__是一个实例方法，用于初始化类的实例。它在实例创建之后被调用。
__init__不返回值，它主要用于设置实例的初始状态或属性。
它是对象创建的第二步，负责初始化实例的属性。

区别

调用时机不同：
- __new__在实例创建之前被调用。
- __init__在实例创建之后被调用。
职责不同：
- __new__负责返回一个类的实例。
- __init__负责初始化实例的属性。
返回值不同：
- __new__必须返回一个实例。
- __init__不返回值。

示例

class MyClass:
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("Calling __new__")
        instance = super(MyClass, cls).__new__(cls)
        return instance

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print("Calling __init__")
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs

# 创建实例
obj = MyClass(1, 2, 3, a=4, b=5)

在这个例子中，创建MyClass的实例时，首先调用__new__方法来创建实例，然后调用__init__方法来初始化实例的属性。输出将是：

Calling __new__
Calling __init__

五、自定义元类

在Python中，元类（metaclass）是用于创建类的“类”。换句话说，元类是类的类，它决定了如何创建类以及类的行为。元类允许我们控制类的创建过程，可以用于自定义类的行为、属性和方法。

元类的作用

控制类的创建：元类可以拦截类的创建过程，并在类创建之前或之后进行自定义操作。
修改类的定义：元类可以动态地修改类的属性和方法。
实现单例模式：元类可以用于实现设计模式，如单例模式。

使用元类

要定义一个元类，可以继承type类。type是Python中所有类的元类。

示例

以下是一个简单的元类示例：

# 定义一个元类
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        print(f"Creating class {name}")
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# 使用元类创建一个类
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# 创建实例
obj = MyClass()

输出将是：

Creating class MyClass

在这个示例中：

MyMeta是一个元类，它继承自type。
当我们定义MyClass时，元类MyMeta的__new__方法被调用。
__new__方法打印一条消息，然后调用super().__new__来创建类。

元类的常见用法

验证类属性：在创建类时，验证类的属性是否符合要求。
自动注册类：在创建类时，自动将类注册到某个注册表中。
单例模式：确保一个类只有一个实例。

复杂示例

下面是一个更复杂的示例，展示了如何使用元类来自动注册类：

# 定义一个注册表
class_registry = {}

# 定义一个元类
class RegisterMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        new_class = super().__new__(cls, name, bases, dct)
        class_registry[name] = new_class
        return new_class

# 使用元类创建类
class BaseClass(metaclass=RegisterMeta):
    pass

class SubClass1(BaseClass):
    pass

class SubClass2(BaseClass):
    pass

# 查看注册表
print(class_registry)

输出将是：

{'BaseClass': <class '__main__.BaseClass'>, 'SubClass1': <class '__main__.SubClass1'>, 'SubClass2': <class '__main__.SubClass2'>}

在这个示例中：

RegisterMeta是一个元类，它在创建类时将类注册到class_registry字典中。
当我们定义BaseClass、SubClass1和SubClass2时，它们都会被自动注册到class_registry中。

通过元类，我们可以高度定制类的创建过程，使其符合特定的需求。

六、通过元类实现-orm

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目录CONTENT

九、元类编程

九、元类编程

一、property动态属性

二、getattr、getattribute魔法函数

三、属性描述符和属性查找过程

数据描述符示例

非数据描述符示例

区别

四、new和init的区别

`new`方法

`init`方法

区别

示例

五、自定义元类

元类的作用

使用元类

示例

元类的常见用法

复杂示例

六、通过元类实现-orm

评论区

九、元类编程

九、元类编程

一、property动态属性

二、getattr、__getattribute__魔法函数

三、属性描述符和属性查找过程

数据描述符示例

非数据描述符示例

区别

四、__new__和__init__的区别

__new__​方法

__init__​方法

区别

示例

五、自定义元类

元类的作用

使用元类

示例

元类的常见用法

复杂示例

六、通过元类实现-orm

评论区

二、getattr、getattribute魔法函数

四、new和init的区别

`new`方法

`init`方法