Python 什么是Python中的元类？

在Python中，一切皆对象。类也是一种对象，因此我们可以对类进行操作。其中，元类就是用来创建类的类，也就是说，我们可以使用元类来控制类的创建过程、行为、属性等，使得我们可以更加灵活地操作类。

为什么需要元类？

在Python中，任何类都是通过type这个元类来创建的：

class MyClass:
    pass

# 上面代码等价于下面代码
MyClass = type('MyClass', (), {})

我们可以看到，type就像一个工厂，它接受类的定义，然后返回该类的实例。但是如果我们想要控制类的创建过程，为类添加一些特定的行为，这时候就需要使用元类了。

创建一个元类

在Python中，元类同样是一个类，只需要继承自type类即可。下面我们创建一个元类MyMeta，用于打印创建的类的名字：

class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        print(f'Creating class {name}')
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

class MyClass(metaclass = MyMeta):
    pass

# 输出结果为
# Creating class MyClass

可以看到，我们只需要定义一个new方法即可。当我们定义一个类时，指定该类的元类为MyMeta时，MyMeta类的new方法就会被调用，从而打印出类的名字。

元类的应用

元类的应用十分灵活，下面我们介绍几个常见的应用场景。

实现单例对象

单例模式是常用的一种设计模式，它保证一个类在任何情况下都只有一个实例存在。下面我们使用元类来实现单例模式：

class Singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

class MyClass(metaclass = Singleton):
    pass

a = MyClass()
b = MyClass()
assert a is b # True

在上述代码中，我们定义了一个Singleton元类，其中使用了一个字典来记录已经创建的实例。当我们创建MyClass这个类时，因为指定了元类为Singleton，所以Singleton的call方法就会被调用。在该方法中，我们判断该类是否已经被创建，如果没有则创建实例并存储在_instances字典中，否则直接返回该实例。这样就能够保证在任何情况下MyClass类只有一个实例存在。

实现ORM（对象关系映射）

ORM是面向对象编程中常用的一种技术，它可以将对象和关系型数据库中的表进行映射，使得我们可以通过操作对象来间接操作数据库中的数据。下面我们使用元类来实现一个简单的ORM：

class ORMMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 获取表名
        if 'table' not in attrs:
            attrs['table'] = name.lower()

        # 获取字段名和类型
        columns = []
        for attr_name, attr_value in attrs.items():
            if isinstance(attr_value, Field):
                attr_value.name = attr_name
                columns.append((attr_name, attr_value))

        # 构造SQL语句
        attrs['_columns'] = columns
        attrs['_sql_create'] = f'CREATE TABLE {attrs["table"]} (' + \
                               ', '.join(f'{name} {field.type}' for name, field in columns) + \
                               ')'

        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

class Field:
    def __init__(self, type):
        self.type = type
        self.name = None

    def __str__(self):
        return self.name

classclass User(metaclass = ORMMeta):
    name = Field('varchar(50)')
    age = Field('int')

# 创建用户表
User._sql_create # 输出结果为 'CREATE TABLE user (name varchar(50), age int)'

在上述代码中，我们定义了一个ORMMeta元类和一个Field类。在ORMMeta元类的new方法中，我们将类名转换成小写作为表名，然后遍历类的属性，将类型为Field的属性保存到columns列表中。这些属性的类型和名称将被用于构造SQL语句。最后，我们将columns、SQL语句等信息保存到该类的属性中。

接着，我们定义了一个User类并指定其元类为ORMMeta。在该类中，我们定义了两个属性name和age，并指定它们的类型为Field。此时，ORMMeta元类的new方法将被调用，由于name和age都是Field类型的属性，因此它们将被保存到columns列表中，并用于构造SQL语句。最后，我们打印出创建用户表的SQL语句。

检查子类的定义

有时候我们定义了一个基类，希望子类按照一定的规则进行定义。这时候，我们可以使用元类来检查子类的定义是否符合要求，如果符合则正常创建类，否则抛出异常。下面我们定义一个基类Base和一个元类CheckMeta，其中Base类要求子类必须定义一个名为fields的类属性，并且该属性不能为空：

class Base(metaclass = CheckMeta):
    fields = []

class CheckMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        if 'fields' not in attrs or not attrs['fields']:
            raise ValueError('fields attribute can not be None')
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

class User(Base):
    fields = ['name', 'age']

# 输出结果为
# ValueError: fields attribute can not be None

在上述代码中，我们定义了一个CheckMeta元类，它的new方法检查子类的fields属性是否为空。如果为空则抛出异常，否则正常创建类。我们还定义了一个Base类并指定其元类为CheckMeta。由于Base类定义了fields属性，因此用户必须定义该属性并指定一些值才能创建子类。最后我们创建一个名为User的类并继承自Base，但是没有指定fields属性，因此该代码会抛出异常。