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Python 面向对象高级编程——使用枚举和元类

时间:2016-07-14 07:17:32      阅读:665      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:python   枚举   enum   元类   metaclass   orm   

1.1   使用枚举

基于Enum实现的枚举

>>> fromenum import Enum

>>> Month = Enum(‘Month‘, (‘Jan‘,‘Feb‘, ‘Mar‘, ‘Apr‘, ‘May‘, ‘Jun‘, ‘Jul‘, ‘Aug‘, ‘Sep‘, ‘Oct‘, ‘Nov‘, ‘Dec‘))

>>> for name, member inMonth.__members__.items():

...    print(name, ‘=>‘, member, ‘,‘, member.value)

...

Jan => Month.Jan , 1

Feb => Month.Feb , 2

Mar => Month.Mar , 3

Apr => Month.Apr , 4

May => Month.May , 5

Jun => Month.Jun , 6

Jul => Month.Jul , 7

Aug => Month.Aug , 8

Sep => Month.Sep , 9

Oct => Month.Oct , 10

Nov => Month.Nov , 11

Dec => Month.Dec , 12

value属性则是自动赋给成员的int常量,默认1开始计数

>>> Month.Jun

<Month.Jun: 6>

>>> Month.Jun.value

6

 

精确地控制枚举类型,可以从Enum派生出自定义类

>>> from enum import Enum, unique

>>> @unique     --装饰器检查是否重复

... class Weekday(Enum):

...    Sun = 0

...    Mon = 1

...    Tue = 2

...    Wed = 3

...    Thu = 4

...    Fri = 5

...    Sat = 6

...

>>> Weekday(1)

<Weekday.Mon: 1>

>>> Weekday(5)

<Weekday.Fri: 5>

>>>Weekday[‘Sun‘]

<Weekday.Sun: 0>

>>> Weekday.Sun

<Weekday.Sun: 0>

>>>Weekday.Sun.value

0

>>> Weekday(7)

Traceback (most recent call last):

 File "<stdin>", line 1, in <module>

 File "/usr/local/lib/python3.5/enum.py", line 235, in __call__

   return cls.__new__(cls, value)

 File "/usr/local/lib/python3.5/enum.py", line 470, in __new__

   raise ValueError("%r is not a valid %s" % (value,cls.__name__))

ValueError: 7 is not a valid Weekday

1.2   使用元类

1.2.1   type()

动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的。

定义一个hello.py的模块

class Hello(object):

   def hello(self, name=‘world‘):

       print(‘Hello, %s.‘ % name)

python解释器中调用

>>> from hello import Hello

>>> h = Hello()

>>> h.hello()

Hello, world.

>>> print(type(Hello))    --type类型

<class ‘type‘>

>>> print(type(h))       --class hello类型

<class ‘hello.Hello‘>

class的定义是运行时动态创建的,而创建class的方法就是使用type()函数

 

>>> deffn(self, name = ‘world‘):

...     print(‘Hello, %s‘ % name)

...

>>> Hello= type(‘Hello‘, (object,), dict(hello = fn))

>>> h = Hello()

>>> h.hello()

Hello, world

>>> print(type(Hello))

<class ‘type‘>

>>> print(type(h))

<class ‘__main__.Hello‘>

要创建一个class对象,type()函数依次传入3个参数:

1.class的名称

2.继承的父类集合,注意Python支持多重继承,如果只有一个父类,别忘了tuple的单元素写法

>>> T = (1)

>>> type(T)

<class ‘int‘>

>>> T = (1,)

>>> type(T)

<class ‘tuple‘>

3.class的方法名称与函数绑定,这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

1.2.2   metaclass

metaclass,直译为元类,简单的解释就是:metaclass是类的前提。

先定义metaclass,然后创建类,最后创建实例。

正常情况下,很少使用到metaclass

首先定义ListMetaclass

>>> class ListMetaclass(type):  #metaclass是类的模板,必须从type派生

...    def __new__(cls, name, bases, attrs):

...        attrs[‘add‘] = lambda self, vealue:self.append(value)    --方法的定义

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

...

>>>

>>> class Mylist(list, metaclass = ListMetaclass):

...    pass

...

>>> L = Mylist()

>>> L

[]

>>> L.add(1)

>>> L

[1]

Python解释器在创建MyList时,要通过ListMetaclass.__new__()来创建;在此我们可以修改metaclass的定义如加上新的方法达到新增功能。

 

__new__()方法接收到的参数依次是:

1.当前准备创建的类的对象;

2.类的名字;

3.类继承的父类集合;

4.类的方法集合。

 

1.2.2.1  ORM

表示这部分内容比较难理解

开始介绍metaclass就提到:metaclass使用的场景很少,而ORM场景便是一个典型的例子。作为DBA,我认为这个技能需要掌握。

ORM全称“Object RelationalMapping”,即对象-关系映射,就是把关系数据库的一行映射为一个对象,也就是一个类对应一个表,这样,写代码更简单,不用直接操作SQL语句。

 

要编写一个ORM框架,所有的类都只能动态定义,因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

 

让我们来尝试编写一个ORM框架。

 

编写底层模块的第一步,就是先把调用接口写出来。比如,使用者如果使用这个ORM框架,想定义一个User类来操作对应的数据库表User,我们期待他写出这样的代码:

 

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‘)

 

# 创建一个实例:

u = User(id=12345, name=‘Michael‘,email=‘test@orm.org‘, password=‘my-pwd‘)

# 保存到数据库:

u.save()

其中,父类Model和属性类型StringFieldIntegerField是由ORM框架提供的,剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂,但ORM的使用者用起来却异常简单。

 

现在,我们就按上面的接口来实现该ORM

 

首先来定义Field类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型:

 

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)

Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringFieldIntegerField等等:

 

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‘)

下一步,就是编写最复杂的ModelMetaclass了:

 

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)

以及基类Model

 

class Model(dict,metaclass=ModelMetaclass):

 

   def __init__(self, **kw):

       super(Model, self).__init__(**kw)

 

    def__getattr__(self, key):

       try:

           return self[key]

       except KeyError:

           raise AttributeError(r"‘Model‘ object has no attribute ‘%s‘" %key)

 

   def __setattr__(self, key, value):

       self[key] = value

 

   def save(self):

       fields = []

       params = []

       args = []

       for k, v in self.__mappings__.items():

           fields.append(v.name)

           params.append(‘?‘)

           args.append(getattr(self, k, None))

       sql = ‘insert into %s (%s) values (%s)‘ % (self.__table__,‘,‘.join(fields), ‘,‘.join(params))

       print(‘SQL: %s‘ % sql)

       print(‘ARGS: %s‘ % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时,Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass,如果没有找到,就继续在父类Model中查找metaclass,找到了,就使用Model中定义的metaclassModelMetaclass来创建User类,也就是说,metaclass可以隐式地继承到子类,但子类自己却感觉不到。

 

ModelMetaclass中,一共做了几件事情:

 

排除掉对Model类的修改;

 

在当前类(比如User)中查找定义的类的所有属性,如果找到一个Field属性,就把它保存到一个__mappings__dict中,同时从类属性中删除该Field属性,否则,容易造成运行时错误(实例的属性会遮盖类的同名属性);

 

把表名保存到__table__中,这里简化为表名默认为类名。

 

Model类中,就可以定义各种操作数据库的方法,比如save()delete()find()update等等。

 

我们实现了save()方法,把一个实例保存到数据库中。因为有表名,属性到字段的映射和属性值的集合,就可以构造出INSERT语句。

 

编写代码试试:

 

u = User(id=12345, name=‘Michael‘,email=‘test@orm.org‘, password=‘my-pwd‘)

u.save()

输出如下:

 

Found model: User

Found mapping: email ==><StringField:email>

Found mapping: password ==><StringField:password>

Found mapping: id ==><IntegerField:uid>

Found mapping: name ==><StringField:username>

SQL: insert into User(password,email,username,id) values (?,?,?,?)

ARGS: [‘my-pwd‘, ‘test@orm.org‘, ‘Michael‘,12345]

可以看到,save()方法已经打印出了可执行的SQL语句,以及参数列表,只需要真正连接到数据库,执行该SQL语句,就可以完成真正的功能。

 

不到100行代码,我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架。


Python 面向对象高级编程——使用枚举和元类

标签:python   枚举   enum   元类   metaclass   orm   

原文地址:http://90sirdb.blog.51cto.com/8713279/1826212

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