isinstance和issubclass
isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object): pass obj = Foo() isinstance(obj, Foo)
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass issubclass(Bar, Foo)
反射
1 什么是反射
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省)。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。
2 python面向对象中的反射:通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象(都可以使用反射)
四个可以实现自省的函数
下列方法适用于类和对象(一切皆对象,类本身也是一个对象)
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def hasattr(*args, **kwargs): # real signature unknown """ Return whether the object has an attribute with the given name. This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError. """ pass
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def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr """ getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception is raised in that case. """ pass getattr
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def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Sets the named attribute on the given object to the specified value. setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v'' """ pass setattr
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def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Deletes the named attribute from the given object. delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y'' """ pass delattr
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class Func(object): def __init__(self, name): self.name = name def say_name(self): print("细脖大头鬼--%s" % self.name) func = Func("房书安") # 检查是否有属性 print(hasattr(func, 'name')) print(hasattr(func, 'say_name')) # 获取属性 name = getattr(func, 'name') print(name) say_name = getattr(func, 'say_name') say_name() print(getattr(func, 'age','不存在')) # 设置属性 setattr(func, 'age', 50) setattr(func, 'show_name', lambda self:self.name+'nb') print(func.__dict__) print(func.show_name(func)) # 删除属性 delattr(func, 'age') delattr(func, 'show_name') delattr(func, 'show_age') #不存在就报错
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class Foo(object): staticField = "徐良" def __init__(self): self.name = '房书安' def func(self): return 'func' @staticmethod def bar(): return 'bar' print(getattr(Foo, 'staticField')) print(getattr(Foo, 'func')) print(getattr(Foo, 'bar'))
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import sys def s1(): print('s1') def s2(): print('s2') this_module = sys.modules[__name__] hasattr(this_module, 's1') getattr(this_module, 's2')
导入其他模块,利用反射查找该模块是否存在某个方法
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def test(): print('from the test') # 文件名字 module_test.py
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import module_test as obj #obj.test() print(hasattr(obj,'test')) getattr(obj,'test')() # 当前文件:index.py
__str__和__repr__
改变对象的字符串显示__str__,__repr__
自定制格式化字符串__format__
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format_dict={ 'nat':'{obj.name}-{obj.addr}-{obj.type}',#学校名-学校地址-学校类型 'tna':'{obj.type}:{obj.name}:{obj.addr}',#学校类型:学校名:学校地址 'tan':'{obj.type}/{obj.addr}/{obj.name}',#学校类型/学校地址/学校名 } class School: def __init__(self,name,addr,type): self.name=name self.addr=addr self.type=type def __repr__(self): return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __str__(self): return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __format__(self, format_spec): # if format_spec if not format_spec or format_spec not in format_dict: format_spec='nat' fmt=format_dict[format_spec] return fmt.format(obj=self) s1=School('oldboy1','北京','私立') print('from repr: ',repr(s1)) print('from str: ',str(s1)) print(s1) ''' str函数或者print函数--->obj.__str__() repr或者交互式解释器--->obj.__repr__() 如果__str__没有被定义,那么就会使用__repr__来代替输出 注意:这俩方法的返回值必须是字符串,否则抛出异常 ''' print(format(s1,'nat')) print(format(s1,'tna')) print(format(s1,'tan')) print(format(s1,'asfdasdffd'))
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class B: def __str__(self): return 'str : class B' def __repr__(self): return 'repr : class B' b=B() print('%s'%b) print('%r'%b)
item系列
__getitem__ 、__setitem__ 、__delitem__
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class Foo: def __init__(self,name): self.name=name def __getitem__(self, item): print(self.__dict__[item]) def __setitem__(self, key, value): self.__dict__[key]=value def __delitem__(self, key): print('del obj[key]时,我执行') self.__dict__.pop(key) def __delattr__(self, item): print('del obj.key时,我执行') self.__dict__.pop(item) f1=Foo('nb') f1['age']=18 f1['age1']=19 del f1.age1 del f1['age'] f1['name']='朱亮' print(f1.__dict__)
__del__
析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。
注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
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class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() del f1 print('------->') #输出结果 执行我啦 ------->
__new__
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class A: def __init__(self): self.x = 1 print('in init function') def __new__(cls, *args, **kwargs): print('in new function') return object.__new__(A) a = A() print(a.x)
__call__
对象后面加括号,触发执行。
注:构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()
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class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__') obj = Foo() # 执行 __init__ obj() # 执行 __call__
with和__enter__, __exit__
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class A: def __enter__(self): print('before') def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('after') with A() as a: print('123')
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class A: def __init__(self): print('init') def __enter__(self): print('before') def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('after') with A() as a: print('123')
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class Myfile: def __init__(self,path,mode='r',encoding = 'utf-8'): self.path = path self.mode = mode self.encoding = encoding def __enter__(self): self.f = open(self.path, mode=self.mode, encoding=self.encoding) return self.f def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.f.close() with Myfile('file',mode='w') as f: f.write('wahaha')
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import pickle class MyPickledump: def __init__(self,path): self.path = path def __enter__(self): self.f = open(self.path, mode='ab') return self def dump(self,content): pickle.dump(content,self.f) def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.f.close() class Mypickleload: def __init__(self,path): self.path = path def __enter__(self): self.f = open(self.path, mode='rb') return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.f.close() def load(self): return pickle.load(self.f) def loaditer(self): while True: try: yield self.load() except EOFError: break # with MyPickledump('file') as f: # f.dump({1,2,3,4}) with Mypickleload('file') as f: for item in f.loaditer(): print(item)
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import pickle class MyPickledump: def __init__(self,path): self.path = path def __enter__(self): self.f = open(self.path, mode='ab') return self def dump(self,content): pickle.dump(content,self.f) def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.f.close() class Mypickleload: def __init__(self,path): self.path = path def __enter__(self): self.f = open(self.path, mode='rb') return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.f.close() def __iter__(self): while True: try: yield pickle.load(self.f) except EOFError: break # with MyPickledump('file') as f: # f.dump({1,2,3,4}) with Mypickleload('file') as f: for item in f: print(item)
__len__
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class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __len__(self): return len(self.__dict__) a = A() print(len(a))
__hash__
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class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __hash__(self): return hash(str(self.a)+str(self.b)) a = A() print(hash(a))
__eq__
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class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __eq__(self,obj): if self.a == obj.a and self.b == obj.b: return True a = A() b = A() print(a == b)
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class Person: def __init__(self,name,age,sex): self.name = name self.age = age self.sex = sex def __hash__(self): return hash(self.name+self.sex) def __eq__(self, other): if self.name == other.name and self.sex == other.sex:return True p_lst = [] for i in range(84): p_lst.append(Person('zorro',i,'man')) print(p_lst) print(set(p_lst))
深拷贝、浅拷贝
1. 浅拷贝
-
浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝
通俗的理解是:拷贝了引用,并没有拷贝内容
2. 深拷贝
-
深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)
进一步理解深拷贝
3. 拷贝的其他方式
-
分片表达式可以赋值一个序列
-
字典的copy方法可以拷贝一个字典
4. 注意点
浅拷贝对不可变类型和可变类型的copy不同
-
copy.copy对于可变类型,会进行浅拷贝
-
copy.copy对于不可变类型,不会拷贝,仅仅是指向
copy.copy和copy.deepcopy的区别
copy.copy
copy.deepcopy
元类
1. 类也是对象
在大多数编程语言中,类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在Python中这一点仍然成立:
>>> class MyClass(object):
... pass
...
>>> myclass = MyClass()
>>> print(myclass)
<__main__.MyClass object at 0x7f22c472e630>
但是,Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的,没错,就是对象。只要你使用关键字class,Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。
下面的代码段:
>>> class MyClass(object): ... pass ...
将在内存中创建一个对象,名字就是MyClass。这个对象(类对象MyClass)拥有创建对象(实例对象)的能力。但是,它的本质仍然是一个对象,于是乎你可以对它做如下的操作:
- 你可以将它赋值给一个变量
- 你可以拷贝它
- 你可以为它增加属性
- 你可以将它作为函数参数进行传递
下面是示例:
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>>> print(MyClass) <class '__main__.MyClass'> >>> def func(cls): # 可以将类做为参数传给函数 ... print(cls) ... >>> func(MyClass) <class '__main__.MyClass'> >>> MyClass.new_attribute = 'new_attr' # 可以为类增加属性 >>> hasattr(MyClass, 'new_attribute') True >>> print(MyClass.new_attribute) new_attr >>> ObjectClass = MyClass # 可以将类赋值给一个变量 >>> print(ObjectClass) <class '__main__.MyClass'>
2. 动态地创建类
因为类也是对象,你可以在运行时动态的创建它们,就像其他任何对象一样。首先,你可以在函数中创建类,使用class关键字即可。
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>>> def choose_class(name): ... if name == 'foo': ... class Foo(object): ... pass ... return Foo # 返回的是类,不是类的实例 ... else: ... class Bar(object): ... pass ... return Bar ... >>> MyClass = choose_class('foo') >>> print(MyClass) # 函数返回的是类,不是类的实例 <class '__main__.choose_class.<locals>.Foo'> >>> print(MyClass()) # 可以通过这个类创建类实例,也就是对象 <__main__.choose_class.<locals>.Foo object at 0x7f22c293ab00>
但这还不够动态,因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象,所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。
当你使用class关键字时,Python解释器自动创建这个对象。但就和Python中的大多数事情一样,Python仍然提供给你手动处理的方法。
还记得内建函数type吗?这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么,就像这样:
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>>> print(type(1)) # 数值的类型 <class 'int'> >>> print(type('1')) # 字符串的类型 <class 'str'> >>> print(type(MyClass)) # 类的类型 <class 'type'> >>> print(type(MyClass())) # 实例对象的类型 <class '__main__.choose_class.<locals>.Foo'>
3. 使用type创建类
type还有一种完全不同的功能,动态的创建类。
type可以接受一个类的描述作为参数,然后返回一个类。(要知道,根据传入参数的不同,同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情,但这在Python中是为了保持向后兼容性)
type可以像这样工作:
type(类名, 由父类名称组成的元组(针对继承的情况,可以为空),包含属性的字典(名称和值))
比如下面的代码:
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>>> class Test: #定义了一个Test类 ... pass ... >>> Test() # 创建了一个Test类的实例对象 <__main__.Test object at 0x7f22c293aba8> #手动创建类 >>> Test2 = type("Test2",(),{}) # 定了一个Test2类 >>> Test2() # 创建了一个Test2类的实例对象 <__main__.Test2 object at 0x7f22c293ac50>
4. 使用type创建带有属性的类
type 接受一个字典来为类定义属性,因此
>>> Foo = type("Foo",(),{"bar":True})
>>> class Foo:
相当于:
>>> class Foo(object):
... bar = True
并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用:
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>>> print(Foo) <class '__main__.Foo'> >>> print(Foo.bar) True >>> f = Foo() >>> print(f) <__main__.Foo object at 0x7f22c293aa20> >>> print(f.bar) True
当然,你可以继承这个类,代码如下:
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>>> FooChild = type("FooChild",(Foo,),{}) >>> print(FooChild) <class '__main__.FooChild'> >>> print(FooChild.bar) # bar属性是由Foo继承而来 True
注意:
-
type的第2个参数,元组中是父类的名字,而不是字符串
-
添加的属性是类属性,并不是实例属性
5. 使用type创建带有方法的类
最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。
添加实例方法
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>>> def echo_bar(self): ... print(self.bar) ... >>> FooChild = type("FooChild", (Foo,),{"echo_bar":echo_bar}) # 让FooChild类中的echo_bar属性,指向了上面定义的函数 >>> hasattr(Foo,"echo_bar") # 判断Foo类中 是否有echo_bar这个属性 False >>> hasattr(FooChild,"echo_bar") # 判断FooChild类中 是否有echo_bar这个属性 True >>> my_foo = FooChild() >>> my_foo.echo_bar() True
添加静态方法
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>>> @staticmethod ... def test_static(): ... print("static method") ... >>> FooChild = type("FooChild", (Foo,),{"echo_bar":echo_bar, "test_static":test_static}) >>> foochild = FooChild() >>> foochild.test_static <function test_static at 0x7f22c2940b70> >>> foochild.test_static() static method
添加类方法
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>>> @classmethod ... def test_class(cls): ... print(cls.bar) ... >>> FooChild = type("FooChild", (Foo,),{"echo_bar":echo_bar, "test_static":test_static,"test_class":test_class}) >>> foochild = FooChild() >>> foochild.test_class() True
你可以看到,在Python中,类也是对象,你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情,而这就是通过元类来实现的。
较为完整的使用type创建类的方式:
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class A(object): num = 100 def print_b(self): print(self.num) @staticmethod def print_static(): print("----haha-----") @classmethod def print_class(cls): print(cls.num) B = type("B", (A,), {"print_b": print_b, "print_static": print_static, "print_class": print_class}) b = B() b.print_b() b.print_static() b.print_class() # 结果 # 100 # ----haha----- # 100
6. 到底什么是元类
元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象,不是吗?但是我们已经学习到了Python中的类也是对象。
元类就是用来创建这些类(对象)的,元类就是类的类,你可以这样理解为:
MyClass = MetaClass() # 使用元类创建出一个对象,这个对象称为“类”
my_object = MyClass() # 使用“类”来创建出实例对象
你已经看到了type可以让你像这样做:
MyClass = type('MyClass', (), {})
这是因为函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。现在你想知道那为什么type会全部采用小写形式而不是Type呢?好吧,我猜这是为了和str保持一致性,str是用来创建字符串对象的类,而int是用来创建整数对象的类。type就是创建类对象的类。你可以通过检查__class__属性来看到这一点。Python中所有的东西,注意,我是指所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象,而且它们都是从一个类创建而来,这个类就是type。
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>>> name = 'aaa' >>> name.__class__ <class 'str'> >>> age = 1 >>> age.__class__ <class 'int'> >>> def func(): ... pass ... >>> func.__class__ <class 'function'> >>> class Foo(object): ... pass ... >>> Foo.__class__ <class 'type'> >>> f= Foo() >>> f.__class__ <class '__main__.Foo'>
现在,对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢?
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>>> name.__class__.__class__ <class 'type'> >>> age.__class__.__class__ <class 'type'> >>> func.__class__.__class__ <class 'type'> >>> f.__class__.__class__ <class 'type'>
因此,元类就是创建类这种对象的东西。type就是Python的内建元类,当然了,你也可以创建自己的元类。
7. __metaclass__属性
你可以在定义一个类的时候为其添加__metaclass__属性。
class Foo(object): __metaclass__ = something… ...省略...
如果你这么做了,Python就会用元类来创建类Foo。小心点,这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object),但是类Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性,如果找到了,Python就会用它来创建类Foo,如果没有找到,就会用内建的type来创建这个类。把下面这段话反复读几次。当你写如下代码时 :
class Foo(Bar): pass
Python做了如下的操作:
- Foo中有__metaclass__这个属性吗?如果是,Python会通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类(对象)
- 如果Python没有找到__metaclass__,它会继续在Bar(父类)中寻找__metaclass__属性,并尝试做和前面同样的操作。
- 如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__,它就会在模块层次中去寻找__metaclass__,并尝试做同样的操作。
- 如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。
现在的问题就是,你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢?答案就是:可以创建一个类的东西。那么什么可以用来创建一个类呢?type,或者任何使用到type或者子类化type的东东都可以。
8. 自定义元类
元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。
假想一个很傻的例子,你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到,但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__。采用这种方法,这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建,我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。
幸运的是,__metaclass__实际上可以被任意调用,它并不需要是一个正式的类。所以,我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
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def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr): #遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写 new_attr = {} for name,value in class_attr.items(): if not name.startswith("__"): new_attr[name.upper()] = value #调用type来创建一个类 return type(class_name, class_parents, new_attr) class Foo(object, metaclass=upper_attr): bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) # False print(hasattr(Foo, 'BAR')) # True f = Foo() print(f.BAR) # bip
现在让我们再做一次,这一次用一个真正的class来当做元类。
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class UpperAttrMetaClass(type): # __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法 # __new__是用来创建对象并返回之的方法 # 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象 # 你很少用到__new__,除非你希望能够控制对象的创建 # 这里,创建的对象是类,我们希望能够自定义它,所以我们这里改写__new__ # 如果你希望的话,你也可以在__init__中做些事情 # 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法,但是我们这里不用 def __new__(cls, class_name, class_parents, class_attr): # 遍历属性字典,把不是__开头的属性名字变为大写 new_attr = {} for name, value in class_attr.items(): if not name.startswith("__"): new_attr[name.upper()] = value # 方法1:通过'type'来做类对象的创建 return type(class_name, class_parents, new_attr) # 方法2:复用type.__new__方法 # 这就是基本的OOP编程,没什么魔法 # return type.__new__(cls, class_name, class_parents, new_attr) class Foo(object, metaclass=UpperAttrMetaClass): bar = 'bip' print(hasattr(Foo, 'bar')) # 输出: False print(hasattr(Foo, 'BAR')) # 输出:True f = Foo() print(f.BAR) # 输出:'bip'
就是这样,除此之外,关于元类真的没有别的可说的了。但就元类本身而言,它们其实是很简单的:
- 拦截类的创建
- 修改类
- 返回修改之后的类
究竟为什么要使用元类?
现在回到我们的大主题上来,究竟是为什么你会去使用这样一种容易出错且晦涩的特性?好吧,一般来说,你根本就用不上它:
“元类就是深度的魔法,99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类,那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么,而且根本不需要解释为什么要用元类。” —— Python界的领袖 Tim Peters
原文引用:http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7351812.html