python——type()、metaclass元类和精简ORM框架
1、type()函数
if __name__ == '__main__':
h = hello()
h.hello()
print(type(hello))
print(type(h))
Hello, world.
<class 'type'>
<class '__main__.Hello'>
2、metaclass元类
#metaclass 元类 metaclass允许你创建类或者修改类
class Listmetaclass(type):
def __new__(cls, name,bases,attrs):
attrs['add'] = lambda self,value:self.append(value) #增加了add()方法
return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
class MyList(list,metaclass=Listmetaclass):
pass
#__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。 #元类一般情况不常用,但总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。
#ORM全称“Object Relational Mapping”,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。
3、精简ORM框架
#开始编写ORM框架
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) 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': #排除掉对Model类的修改;
return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
print('Found Model: %s'%name)
mappings = dict()
for k,v in attrs.items(): #查找定义的类的所有属性,
if isinstance(v,Field): #如果找到一个Field属性,
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v #就把它保存到一个__mappings__的dict中
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k) #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);
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 把表名保存到__table__中
return type.__new__(cls,name,bases,attrs) #基类Model
class Model(dict,metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self,**kw):
super(Model,self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, item): #没有找到的属性,就在这里找
try:
return self[item]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attrs :'%s'"%item) 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)) #子类User
# 定义类的属性到列的映射:
class User(Model):
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')
age = IntegerField('age') #开始编写ORM框架
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) 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': #排除掉对Model类的修改;
return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
print('Found Model: %s'%name)
mappings = dict()
for k,v in attrs.items(): #查找定义的类的所有属性,
if isinstance(v,Field): #如果找到一个Field属性,
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v #就把它保存到一个__mappings__的dict中
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k) #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);
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 把表名保存到__table__中
return type.__new__(cls,name,bases,attrs) #基类Model
class Model(dict,metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self,**kw):
super(Model,self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, item): #没有找到的属性,就在这里找
try:
return self[item]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attrs :'%s'"%item) 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)) #子类User
# 定义类的属性到列的映射:
class User(Model):
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')
age = IntegerField('age')
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metaclass的ModelMetaclass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。
在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__的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。
在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:
if __name__ == '__main__':
u = User(id = 12345,name = 'john',email = '123456789@qq.com',password = '666666')
u.age = 12
u.save()
Found Model: User
Found mapping: id ==> <IntegerField:id>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: age ==> <IntegerField:age>
SQL: insert into User (id,username,email,password,age) values (?,?,?,?,?)
ARGS: [12345, 'john', '123456789@qq.com', '666666', 12]
即User类中做好了到列的映射的类属性,都能添加到sql语句中,而未做好了到列的映射的类属性:如height,则会过滤掉,实现数据库列的字段的高度可定制
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。下面入库操作,还有剩下的删改查操作可自行解决。python——type()、metaclass元类和精简ORM框架的更多相关文章
- Python元类实战,通过元类实现数据库ORM框架
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Python专题的第19篇文章,我们一起来用元类实现一个简易的ORM数据库框架. 本文主要是受到了廖雪峰老师Python3入门教程的启 ...
- [转]深刻理解Python中的元类(metaclass)以及元类实现单例模式
使用元类 深刻理解Python中的元类(metaclass)以及元类实现单例模式 在看一些框架源代码的过程中碰到很多元类的实例,看起来很吃力很晦涩:在看python cookbook中关于元类创建单例 ...
- 深刻理解Python中的元类(metaclass)以及元类实现单例模式
在理解元类之前,你需要先掌握Python中的类.Python中类的概念借鉴于Smalltalk,这显得有些奇特.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 ...
- Python中的元类(metaclass)
推荐+收藏:深刻理解Python中的元类(metaclass) 做一些笔记学习学习: 在大多数编程语言中,类就是用来描述如何生成一个对象的代码段,在Python中类也是一个对象,这个(类)对象自身拥有 ...
- Python面向对象06 /元类type、反射、函数与类的区别、特殊的双下方法
Python面向对象06 /元类type.反射.函数与类的区别.特殊的双下方法 目录 Python面向对象06 /元类type.反射.函数与类的区别.特殊的双下方法 1. 元类type 2. 反射 3 ...
- python基础——使用元类
python基础——使用元类 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. 比方说我们要定义一个Hello的class,就写一个hello. ...
- Python 中的元类到底是什么?这篇恐怕是最清楚的了
类作为对象 在理解元类之前,您需要掌握 Python 的类.Python 从 Smalltalk 语言中借用了一个非常特殊的类概念. 在大多数语言中,类只是描述如何产生对象的代码段.在 Python ...
- Python基础:元类
一.概述 二.经典阐述 三.核心总结 1.类的创建过程 2.元类的使用惯例 四.简单案例 1.默认行为 2.使用元类 五.实践为王 一.概述 Python虽然是多范式的编程语言,但它的数据模型却是 纯 ...
- python中面向对象元类的自定义用法
面向对象中的常用方法 1.instance 和 issubclass instance :判断两个对象是不是一类 issubclass :判断某个类是不是另一个类的子类 #两个常用方法的使用 clas ...
随机推荐
- 读取.properties配置文件并保存到另一个.properties文件内
代码如下 import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputSt ...
- ListView高效分页
使用控件自带的分页功能时,会先将所查询的数据全部加载出来,若数据量较大,则造成浏览器端等待时间过长. 然而在庞大的数据量,用户所需要的不过是那么几条,甚至只要其中的一条数据,所以,为了减少开销,每次只 ...
- 凡事预则立|项目Beta冲刺准备
1.讨论组长是否重选的议题和结论. 组员一致认为组长不需要重选,我们都很认可组长的表现,组长的付出我们都看在眼里,我们找不出更适合担任组长的人选. 2.下一阶段需要改进完善的功能. 财富值的布局优化以 ...
- keras+theano+tensorflow+darknet
keras 安装: 最好在anaconda的虚拟环境下搭建: conda create -n 环境名 python=3.6 进入环境: source activate 环境名 安装keras: pip ...
- python下的Box2d物理引擎的配置
/******************************* I come back! 由于已经大四了,正在找工作 导致了至今以来第二长的时间内没有更新博客.向大家表示道歉 *********** ...
- 用虚拟机安装了一台Linux系统,突然想克隆一台服务器,克隆后发现无法上网,如何解决?
用虚拟机安装了一台Linux系统,突然想克隆一台服务器,克隆后发现无法上网,如何解决? 答: a.编辑网卡配置文件/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth ...
- 《构建之法》第8,9,10章读后感&sprint1个人总结
第8章 这一章主要介绍需求分析.具体说明了软件需求的类型.利益相关者,获取用户需求分析的常用方法与步骤.竞争性需求分析的框架NABCD,四象限方法以及项目计划和估计的技术.需求分析是决定一个软件的使用 ...
- Linux 压缩 解压缩 命令相关
1.命令格式:tar[必要参数][选择参数][文件] 2.命令功能:用来压缩和解压文件.tar本身不具有压缩功能.他是调用压缩功能实现的 3.命令参数:必要参数有如下:-A 新增压缩文件到已存在的压缩 ...
- Java并发编程中的设计模式解析(一)
Java并发编程,除了被用于各种Web应用.分布式系统和大数据系统,构成高并发系统的核心基础外,其本身也蕴含着大量的设计模式思想在里面.这一系列文章主要是结合Java源码,对并发编程中使用到的.实现的 ...
- how to insert js to iframe page in order to disabled open new page/window
how to insert js to iframe page in order to disabled open new page/window js 禁用 iframe 中的页面打开新页面 htt ...