- 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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元类与类装饰器的关系:第一回合
我们已经讲过,前面一章所介绍的类装饰器有时候在功能上与元类有重合,注意到这点也很有趣。尽管类装饰器通常用来管理或扩展实例,但它们也可以扩展类,而独立于任何创建的实例。
例如,假设我们编写自己的管理器函数以返回扩展的类,而不是直接在原处修改它。这就允许更大程度的灵活性,因为管理器将会自由地返回实现了类期待接口的任何类型的对象:
如果你认为这只是回顾类装饰器的开始,那么你是对的。在前一章中,我们介绍了类装饰器作为扩展实例创建调用的工具。由于它们通过自动把一个类名绑定到一个函数的结果而工作,那么,没有理由在任何实例创建之前不能用它来扩展类。也就是说,在创建的时候,类装饰器可以对类应用额外的逻辑,而不只是对实例应用:
这里,装饰器基本上会把前面示例的手动名称重新绑定自动化。就像是使用元类,由于装饰器返回最初的类,实例由此创建,而不是由包装器对象创建。实际上,根本没有拦截实例创建。
在这个特定的例子中(在类创建的时候给类添加方法),元类和装饰器之间的选择有些随意。装饰器可以用来管理实例和类,并且它们与元类在第二种角色中交叉了。
然而,这真的只是说明了元类的一种操作模式。正如我们将看到的,在这种角色中,装饰器对应到元类的__init__方法,但是,元类还有其他的定制钩子。正如我们还将看到的,除了类初始化,元类可以执行任意的构建任务,而这些可能对装饰器来说更难。
此外,尽管装饰器可以管理实例和类,反之却不然——元类设计来管理类,并且用它们来管理实例却不是很容易。我们将在本章稍后的代码中介绍这一区别。
本节的大多数代码都已经简化过,但是,我们将在本章后面将其补充为真实有用的示例。要完全理解元类是如何工作的,首先需要对其底层模型有一个清晰的印象。
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