元类的理解

两句话掌握 Python 最难知识点——元类

  原文出处: 刘羽冲   

千万不要被所谓“元类是99%的python程序员不会用到的特性”这类的说辞吓住。因为每个中国人,都是天生的元类使用者

学懂元类,你只需要知道两句话:

  • 道生一,一生二,二生三,三生万物
  • 我是谁?我从哪来里?我要到哪里去?

在python世界,拥有一个永恒的道,那就是“type”,请记在脑海中,type就是道。如此广袤无垠的python生态圈,都是由type产生出来的。元类的理解

元类的理解

道生一,一生二,二生三,三生万物。

  1.  即是 type
  2.  即是 metaclass(元类,或者叫类生成器)
  3.  即是 class(类,或者叫实例生成器)
  4.  即是 instance(实例)
  5. 万物 即是 实例的各种属性与方法,我们平常使用python时,调用的就是它们。

道和一,是我们今天讨论的命题,而二、三、和万物,则是我们常常使用的类、实例、属性和方法,用hello world来举例:

 

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # 创建一个Hello类,拥有属性say_hello ----二的起源 class Hello():     def say_hello(self, name='world'):         print('Hello, %s.' % name)     # 从Hello类创建一个实例hello ----二生三 hello = Hello()   # 使用hello调用方法say_hello ----三生万物 hello.say_hello()

输出效果:

          Python  
1 Hello, world.

这就是一个标准的“二生三,三生万物”过程。 从类到我们可以调用的方法,用了这两步。

那我们不由自主要问,类从何而来呢?回到代码的第一行。
class Hello其实是一个函数的“语义化简称”,只为了让代码更浅显易懂,它的另一个写法是:

            Python  
1 2 3 4 def fn(self, name='world'): # 假如我们有一个函数叫fn     print('Hello, %s.' % name)      Hello = type('Hello', (object,), dict(say_hello=fn)) # 通过type创建Hello class ---- 神秘的“道”,可以点化一切,这次我们直接从“道”生出了“二”

这样的写法,就和之前的Class Hello写法作用完全相同,你可以试试创建实例并调用

          Python  
1 2 3 4 5 # 从Hello类创建一个实例hello ----二生三,完全一样 hello = Hello()   # 使用hello调用方法say_hello ----三生万物,完全一样 hello.say_hello()

输出效果:

          Python  
1 Hello, world. ----调用结果完全一样。

我们回头看一眼最精彩的地方,道直接生出了二

Hello = type(‘Hello’, (object,), dict(say_hello=fn))

这就是“道”,python世界的起源,你可以为此而惊叹。
注意它的三个参数!暗合人类的三大永恒命题:我是谁,我从哪里来,我要到哪里去。

  • 第一个参数:我是谁。 在这里,我需要一个区分于其它一切的命名,以上的实例将我命名为“Hello”
  • 第二个参数:我从哪里来
    在这里,我需要知道从哪里来,也就是我的“父类”,以上实例中我的父类是“object”——python中一种非常初级的类。
  • 第三个参数:我要到哪里去
    在这里,我们将需要调用的方法和属性包含到一个字典里,再作为参数传入。以上实例中,我们有一个say_hello方法包装进了字典中。

值得注意的是,三大永恒命题,是一切类,一切实例,甚至一切实例属性与方法都具有的。理所应当,它们的“创造者”,道和一,即type和元类,也具有这三个参数。但平常,类的三大永恒命题并不作为参数传入,而是以如下方式传入

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 class Hello(object){ # class 后声明“我是谁” # 小括号内声明“我来自哪里” # 中括号内声明“我要到哪里去”     def say_hello(){              } }

 

  • 造物主,可以直接创造单个的人,但这是一件苦役。造物主会先创造“人”这一物种,再批量创造具体的个人。并将三大永恒命题,一直传递下去。
  • “道”可以直接生出“二”,但它会先生出“一”,再批量地制造“二”。
  • type可以直接生成类(class),但也可以先生成元类(metaclass),再使用元类批量定制类(class)。

元类——道生一,一生二

一般来说,元类均被命名后缀为Metalass。想象一下,我们需要一个可以自动打招呼的元类,它里面的类方法呢,有时需要say_Hello,有时需要say_Hi,有时又需要say_Sayolala,有时需要say_Nihao。

如果每个内置的say_xxx都需要在类里面声明一次,那将是多么可怕的苦役! 不如使用元类来解决问题。

以下是创建一个专门“打招呼”用的元类代码:

            Python  
1 2 3 4 5 class SayMetaClass(type):       def __new__(cls, name, bases, attrs):         attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')         return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

记住两点:
1、元类是由“type”衍生而出,所以父类需要传入type。【道生一,所以一必须包含道

2、元类的操作都在 __new__中完成,它的第一个参数是将创建的类,之后的参数即是三大永恒命题:我是谁,我从哪里来,我将到哪里去。 它返回的对象也是三大永恒命题,接下来,这三个参数将一直陪伴我们。

在__new__中,我只进行了一个操作,就是

            Python  
1 attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')

它跟据类的名字,创建了一个类方法。比如我们由元类创建的类叫“Hello”,那创建时就自动有了一个叫“say_Hello”的类方法,然后又将类的名字“Hello”作为默认参数saying,传到了方法里面。然后把hello方法调用时的传参作为value传进去,最终打印出来。

那么,一个元类是怎么从创建到调用的呢?
来!一起根据道生一、一生二、二生三、三生万物的准则,走进元类的生命周期吧!

            Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # 道生一:传入type class SayMetaClass(type):       # 传入三大永恒命题:类名称、父类、属性     def __new__(cls, name, bases, attrs):         # 创造“天赋”         attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')         # 传承三大永恒命题:类名称、父类、属性         return type.__new__(cls, name, bases, attrs)   # 一生二:创建类 class Hello(object, metaclass=SayMetaClass):     pass   # 二生三:创建实列 hello = Hello()   # 三生万物:调用实例方法 hello.say_Hello('world!')

输出为

          Python  
1 Hello, world!

注意:通过元类创建的类,第一个参数是父类,第二个参数是metaclass

普通人出生都不会说话,但有的人出生就会打招呼说“Hello”,“你好”,“sayolala”,这就是天赋的力量。它会给我们面向对象的编程省下无数的麻烦。

现在,保持元类不变,我们还可以继续创建Sayolala, Nihao类,如下:

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 一生二:创建类 class Sayolala(object, metaclass=SayMetaClass):     pass   # 二生三:创建实列 s = Sayolala()   # 三生万物:调用实例方法 s.say_Sayolala('japan!')

输出

          Python  
1 Sayolala, japan!

也可以说中文

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 一生二:创建类 class Nihao(object, metaclass=SayMetaClass):     pass   # 二生三:创建实列 n = Nihao()   # 三生万物:调用实例方法 n.say_Nihao('中华!')

输出

          Python  
1 Nihao, 中华!

再来一个小例子:

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # 道生一 class ListMetaclass(type):     def __new__(cls, name, bases, attrs):         # 天赋:通过add方法将值绑定         attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)         return type.__new__(cls, name, bases, attrs)          # 一生二 class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):     pass      # 二生三 L = MyList()   # 三生万物 L.add(1)

现在我们打印一下L

          Python  
1 2 3 print(L)   >>> [1]

而普通的list没有add()方法

          Python  
1 2 3 4 L2 = list() L2.add(1)   >>>AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

太棒了!学到这里,你是不是已经体验到了造物主的乐趣?

python世界的一切,尽在掌握。

元类的理解元类的理解

年轻的造物主,请随我一起开创新世界。

我们选择两个领域,一个是Django的核心思想,“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,简称ORM。

这是Django的一大难点,但学完了元类,一切变得清晰。你对Django的理解将更上一层楼!

另一个领域是爬虫领域(黑客领域),一个自动搜索网络上的可用代理,然后换着IP去突破别的人反爬虫限制。

这两项技能非常有用,也非常好玩!

挑战一:通过元类创建ORM

准备工作,创建一个Field类

 

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 class Field(object):       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)

它的作用是
在Field类实例化时将得到两个参数,name和column_type,它们将被绑定为Field的私有属性,如果要将Field转化为字符串时,将返回“Field:XXX” , XXX是传入的name名称。

准备工作:创建StringField和IntergerField

 

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 class StringField(Field):       def __init__(self, name):         super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')   class IntegerField(Field):       def __init__(self, name):         super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

它的作用是
在StringField,IntegerField实例初始化时,时自动调用父类的初始化方式。

道生一

 

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 class ModelMetaclass(type):       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)

它做了以下几件事

  1. 创建一个新的字典mapping
  2. 将每一个类的属性,通过.items()遍历其键值对。如果值是Field类,则打印键值,并将这一对键值绑定到mapping字典上。
  3. 将刚刚传入值为Field类的属性删除。
  4. 创建一个专门的__mappings__属性,保存字典mapping。
  5. 创建一个专门的__table__属性,保存传入的类的名称。

一生二

 

            Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):       def __init__(self, **kwarg):         super(Model, self).__init__(**kwarg)       def __getattr__(self, key):         try:             return self[key]         except KeyError:             raise AttributeError("'Model' object has no attribute '%s'" % key)       def __setattr__(self, key, value):         self[key] = value       # 模拟建表操作     def save(self):         fields = []         args = []         for k, v in self.__mappings__.items():             fields.append(v.name)             args.append(getattr(self, k, None))         sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join([str(i) for i in args]))         print('SQL: %s' % sql)         print('ARGS: %s' % str(args))

 

如果从Model创建一个子类User:

 

          Python  
1 2 3 4 5 6 class User(Model):     # 定义类的属性到列的映射:     id = IntegerField('id')     name = StringField('username')     email = StringField('email')     password = StringField('password')

这时
id= IntegerField(‘id’)就会自动解析为:

Model.__setattr__(self, ‘id’, IntegerField(‘id’))

因为IntergerField(‘id’)是Field的子类的实例,自动触发元类的__new__,所以将IntergerField(‘id’)存入__mappings__并删除这个键值对。

二生三、三生万物

当你初始化一个实例的时候并调用save()方法时候

            Python  
1 2 u = User(id=12345, name='Batman', email='batman@nasa.org', password='iamback') u.save()

这时先完成了二生三的过程:

  1. 先调用Model.__setattr__,将键值载入私有对象
  2. 然后调用元类的“天赋”,ModelMetaclass.__new__,将Model中的私有对象,只要是Field的实例,都自动存入u.__mappings__。

接下来完成了三生万物的过程:

通过u.save()模拟数据库存入操作。这里我们仅仅做了一下遍历__mappings__操作,虚拟了sql并打印,在现实情况下是通过输入sql语句与数据库来运行。

输出结果为

            Python  
1 2 3 4 5 6 7 Found model: User Found mapping: name ==> <StringField:username> Found mapping: password ==> <StringField:password> Found mapping: id ==> <IntegerField:id> Found mapping: email ==> <StringField:email> SQL: insert into User (username,password,id,email) values (Batman,iamback,12345,batman@nasa.org) ARGS: ['Batman', 'iamback', 12345, 'batman@nasa.org']

 

  • 年轻的造物主,你已经和我一起体验了由“道”演化“万物”的伟大历程,这也是Django中的Model版块核心原理。
  • 接下来,请和我一起进行更好玩的爬虫实战(嗯,你现在已经是初级黑客了):网络代理的爬取吧!

挑战二:网络代理的爬取

准备工作,先爬个页面玩玩

请确保已安装requests和pyquery这两个包。

            Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 # 文件:get_page.py import requests   base_headers = {     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36',     'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',     'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8' }     def get_page(url):     headers = dict(base_headers)     print('Getting', url)     try:         r = requests.get(url, headers=headers)         print('Getting result', url, r.status_code)         if r.status_code == 200:             return r.text     except ConnectionError:         print('Crawling Failed', url)         return None

这里,我们利用request包,把百度的源码爬了出来。

试一试抓百度

把这一段粘在get_page.py后面,试完删除

          Python  
1 2 3 if(__name__ == '__main__'):     rs = get_page('https://www.baidu.com')     print('result:\r\n', rs)

 

试一试抓代理

把这一段粘在get_page.py后面,试完删除

          Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 if(__name__ == '__main__'):     from pyquery import PyQuery as pq     start_url = 'http://www.proxy360.cn/Region/China'     print('Crawling', start_url)     html = get_page(start_url)     if html:         doc = pq(html)         lines = doc('div[name="list_proxy_ip"]').items()         for line in lines:             ip = line.find('.tbBottomLine:nth-child(1)').text()             port = line.find('.tbBottomLine:nth-child(2)').text()             print(ip+':'+port)

 

接下来进入正题:使用元类批量抓取代理

批量处理抓取代理

 

            Python  
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 from getpage import get_page from pyquery import PyQuery as pq     # 道生一:创建抽取代理的metaclass class ProxyMetaclass(type):     """         元类,在FreeProxyGetter类中加入         __CrawlFunc__和__CrawlFuncCount__         两个参数,分别表示爬虫函数,和爬虫函数的数量。     """     def __new__(cls, name, bases, attrs):         count = 0         attrs['__CrawlFunc__'] = []         attrs['__CrawlName__'] = []         for k, v in attrs.items():             if 'crawl_' in k:                 attrs['__CrawlName__'].append(k)                 attrs['__CrawlFunc__'].append(v)                 count += 1         for k in attrs['__CrawlName__']:             attrs.pop(k)         attrs['__CrawlFuncCount__'] = count         return type.__new__(cls, name, bases, attrs)     # 一生二:创建代理获取类   class ProxyGetter(object, metaclass=ProxyMetaclass):     def get_raw_proxies(self, site):         proxies = []         print('Site', site)         for func in self.__CrawlFunc__:             if func.__name__==site:                 this_page_proxies = func(self)                 for proxy in this_page_proxies:                     print('Getting', proxy, 'from', site)                     proxies.append(proxy)         return proxies         def crawl_daili66(self, page_count=4):         start_url = 'http://www.66ip.cn/{}.html'         urls = [start_url.format(page) for page in range(1, page_count + 1)]         for url in urls:             print('Crawling', url)             html = get_page(url)             if html:                 doc = pq(html)                 trs = doc('.containerbox table tr:gt(0)').items()                 for tr in trs:                     ip = tr.find('td:nth-child(1)').text()                     port = tr.find('td:nth-child(2)').text()                     yield ':'.join([ip, port])       def crawl_proxy360(self):         start_url = 'http://www.proxy360.cn/Region/China'         print('Crawling', start_url)         html = get_page(start_url)         if html:             doc = pq(html)             lines = doc('div[name="list_proxy_ip"]').items()             for line in lines:                 ip = line.find('.tbBottomLine:nth-child(1)').text()                 port = line.find('.tbBottomLine:nth-child(2)').text()                 yield ':'.join([ip, port])       def crawl_goubanjia(self):         start_url = 'http://www.goubanjia.com/free/gngn/index.shtml'         html = get_page(start_url)         if html:             doc = pq(html)             tds = doc('td.ip').items()             for td in tds:                 td.find('p').remove()                 yield td.text().replace(' ', '')     if __name__ == '__main__':     # 二生三:实例化ProxyGetter     crawler = ProxyGetter()     print(crawler.__CrawlName__)     # 三生万物     for site_label in range(crawler.__CrawlFuncCount__):         site = crawler.__CrawlName__[site_label]         myProxies = crawler.get_raw_proxies(site)

 

道生一:元类的__new__中,做了四件事:
  1. 将“crawl_”开头的类方法的名称推入ProxyGetter.__CrawlName__
  2. 将“crawl_”开头的类方法的本身推入ProxyGetter.__CrawlFunc__
  3. 计算符合“crawl_”开头的类方法个数
  4. 删除所有符合“crawl_”开头的类方法

怎么样?是不是和之前创建ORM的__mappings__过程极为相似?

一生二:类里面定义了使用pyquery抓取页面元素的方法

分别从三个免费代理网站抓取了页面上显示的全部代理。

如果对yield用法不熟悉,可以查看:
廖雪峰的python教程:生成器

二生三:创建实例对象crawler
三生万物:遍历每一个__CrawlFunc__
  1. 在ProxyGetter.__CrawlName__上面,获取可以抓取的的网址名。
  2. 触发类方法ProxyGetter.get_raw_proxies(site)
  3. 遍历ProxyGetter.__CrawlFunc__,如果方法名和网址名称相同的,则执行这一个方法
  4. 把每个网址获取到的代理整合成数组输出。

那么。。。怎么利用批量代理,冲击别人的网站,套取别人的密码,狂发广告水贴,定时骚扰客户? 呃!想啥呢!这些自己悟!如果悟不到,请听下回分解!

年轻的造物主,创造世界的工具已经在你手上,请你将它的威力发挥到极致!

请记住挥动工具的口诀:

  • 道生一,一生二,二生三,三生万物
  • 我是谁,我来自哪里,我要到哪里去
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