- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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编写元类
到目前为止,我们已经看到了Python如何把类创建调用指向一个元类,如果提供了一个元类的话。然而,我们实际如何编写一个元类来定制type呢?
事实上,我们已经知道了大多数情况——用常规的Python class语句和语法来编写元类。唯一的实质区别是,Python在一条class语句的末尾自动调用它们,而且它们必须通过type超类附加到预期的接口。
基本元类
可能你能够编写的最简单元类只是带有一个__new__方法的type的子类,该方法通过运行type中的默认版本来创建类对象。像这样的一个元类__new__,通过继承自type的__new__方法而运行。它通常执行所需的任何定制并且调用type的超类的__new__方法来创建并运行新的类对象:
这个元类实际并没有做任何事情(我们可能也会让默认的type类创建类),但是它展示了将元类接入元类钩子中以定制——由于元类在一条class语句的末尾调用,并且因为type对象的__call__分派到了__new__和__init__方法,所以我们在这些方法中提供的代码可以管理从元类创建的所有类。下面是应用中的实例,将打印添加到元类和文件以便追踪:
在这里,Spam继承自Eggs并且是MetaOne的一个实例,但是X是Spam的一个实例并且继承自它。当这段代码在Python 3.0下运行的时候,注意在class语句的末尾是如何调用元类的,在我们真正创建一个实例之前——元类用来处理类,并且类用来处理实例:
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