Django的models实现分析

1      引子

1.1     神奇的Django中的models

我们先来看一段在Django项目中常用的代码：

设置数据库models代码：

class Students(models.Model):
    name = models.CharField()
    age = models.IntegerField()

这里有几个神奇的地方，涉及到了python中最神秘的几个特性。

先看下有哪些神奇的地方：

• 字段名称name\age自动转换为了数据库中的字段名称
• 自动校验数据类型，models.IntegerField()，会校验设置的数据类型

这里用的是python的两个语法特性：

• 描述符协议
• 元类

我们来一步一步解开神秘面纱。

2      数据校验

2.1     数据校验难点

Python虽然是强类型的脚本语言，但是在定义变量时却无法指定变量的类型。

例如，我们在Student类中定义一个age字段，合法值一般为包含0的正整数，但是在python中无正整数的类型，只能自己来校验。

class Student:
    def __init__(self, name, age):
        if isinstance(name,str):
            self.name = name
        else:
            raise TypeError("Must be a string")

        if isinstance(int, age):
            self.age = age
        else:
            raise TypeError("Must be an int")

但是，如果更新年龄时就会遇到问题，无法重用校验逻辑。

有没有简洁的方法呢？

2.2     使用property装饰器

使用property也是一个方法，可以针对每个属性来设置，但是如果一个类有多个属性，代码就会非常的多，并且产生大量的冗余，就像这样。

class Student:
    def __init__(self, name, age, class_no, address, phone):
        self._name = None
        self._age = None
        self.__class_no = None
        self._address = None
        self._phone = None

        self.name = name
        self.age = age
        self.class_no = class_no
        self.address = address
        self.phone = phone

    @property
    def name(self):
        return self._name

    @name.setter
    def name(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise ValueError("Must be string")
        self._name = value

    @property
    def age(self):
        return self._age

    @age.setter
    def age(self, value):
        if isinstance(value, int) and value > 0:
            self._age = value
        else:
            raise ValueError("age value error")

    @property
    def address(self):
        return self._address

    @address.setter
    def address(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise ValueError("Must be string")
        self._address = value

代码冗余太多，每个检查str的都要复制一遍代码。

3      Python描述符

描述符提供了优雅、简洁、健壮和可重用的解决方案。简而言之，一个描述符就是一个对象，该对象代表了一个属性的值。

这就意味着如果一个Student对象有一个属性“name”，那么描述符就是另一个能够用来代表属性“name”持有值的对象。

描述符协议中“定义了__get__”、“__set__”或”__delete__” 这些特殊方法，描述符是实现其中一个或多个方法的对象。

3.1     版本一

 class NameProperty:
     def __init__(self, name=""):
         self.name = name

     def __get__(self, instance, owner):
         if instance is None:
             return self
         return instance.__dict__.get(self.name)

     def __set__(self, instance, value):
         if not isinstance(value, str):
             raise TypeError("name must be string")
         instance.__dict__[self.name] = value

 class Student:
     name = NameProperty('name')
     age = None
     heghth = None
     weight = None

     def __init__(self, name):
         self.name = name

     def __str__(self):
         return self.name

     @property
     def age(self):
         return self.age

     @age.setter
     def age(self, value):
         if not isinstance(value, int):
             raise ValueError("must be int")
         self.age = value

 s = Student("Stitch")
 print(s)
 s.name = 'name'
 print(s.name)

这个版本存在一个问题，就是name = NameProperty("sss")，必须设置一个名称，才可以使用。这个与我们使用django的models时不太一样，在使用models时，不写参数也可以的。

3.2     版本二

不用输入变量名称。

class NameProperty:
    index = 0

    def __init__(self):
        self.name = str(self.__class__.index)  # 使用类的变量
        self.__class__.index += 1

    def __get__(self, instance, owner):
        return getattr(instance, self.name)

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError("name must be string")
        instance.__dict__[self.name] = value

class Student:
    name = NameProperty()
    age = None

    def __str__(self):
        return self.name

s = Student()
s.name = "www"
print(s)

s2 = Student()
s2.name = "http"
print(s2)
print(s.name)

这个版本还存在一个问题，如果一个类型有多个字段使用了NameProperty时，错误提示时，无法表示出此变量的名称，只能表示出一个index值。用户看到这个时，无法判断是那个变量出了问题。

4      使用元类

元类是python的中一个难点，在大部分场景下都不会用到。但是在编写框架方面却是必不可缺少的利器。

4.1     版本三

使用元类来控制类的行为：

class NameProperty:
    index = 0

    def __init__(self):
        self.storage_name = str(self.__class__.index)  # 使用类的变量
        self.__class__.index += 1

    def __get__(self, instance, owner):
        return getattr(instance, self.storage_name)

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError("%s must be string" % self.storage_name)
        instance.__dict__[self.storage_name] = value

class EntityMeta(type):
    def __init__(cls, name, bases, attr_dict):
        super().__init__(name, bases, attr_dict)
        for key, attr in attr_dict.items():
            if isinstance(attr, NameProperty):
                type_name = type(attr).__name__
                attr.storage_name = '{} property {}'.format(type_name, key)

class Student(metaclass=EntityMeta):
    name = NameProperty()
    age = None
    nicky_name = NameProperty()

    def __str__(self):
        return self.name

s = Student()
s.name = "www"
print(s)

s2 = Student()
s2.name = "test"
s2.nicky_name = 4444
print(s2)
print(s2.nicky_name)

执行输出为：

raise TypeError("%s must be string" % self.storage_name)

TypeError: NameProperty property nicky_name must be st

语法解释：

版本三相比版本二，最大的变化在于Student类继承了自定义元类EntityMeta。

如果对于python面向对象编程有了解的话，python的所有类都继承自type，type是所有类的元类。。

在这里，我们自定义的元类EntityMeta，具备一个功能就是判断类属性是否为NameProperty类型，如果为这个类型，则这个类型的实例属性storage_name值赋值为类名和属性名。

4.2     版本四—模仿django的models

模仿Django的models实现：

import abc

class NameProperty:
    index = 0

    def __init__(self):
        self.storage_name = str(self.__class__.index)  # 使用类的变量
        self.__class__.index += 1

    def __get__(self, instance, owner):
        return getattr(instance, self.storage_name)

    def __set__(self, instance, value):
        # instance.__dict__[self.storage_name] = value
        setattr(instance, self.storage_name, value)

class Validated(abc.ABC, NameProperty):
    def __set__(self, instance, value):
        value = self.validate(instance, value)
        super().__set__(instance, value)

    @abc.abstractclassmethod
    def validate(self, instance, value):
        """return validated value or raise ValueError"""

class ChartField(Validated):
    def validate(self, instance, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError("{} must be str".format(self.storage_name))
        return value

class IntegerField(Validated):
    def __init__(self, min_value=None):
        self.min_value = min_value

    def validate(self, instance, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise TypeError("{} must be int".format(self.storage_name))
        if self.min_value and value < self.min_value:
            raise ValueError("{} must larger min_value".format(self.storage_name))
        return value

class EntityMeta(type):
    def __init__(cls, name, bases, attr_dict):
        super().__init__(name, bases, attr_dict)
        for key, attr in attr_dict.items():
            if isinstance(attr, Validated):
                type_name = type(attr).__name__
                attr.storage_name = "{} property {}".format(type_name, key)

class Entity(metaclass=EntityMeta):
    pass

class Student(Entity):
    name = ChartField()
    age = IntegerField(min_value=0)
    nicky_name = ChartField()

    def __init__(self, name, age, nicky_name):
        self.name = name
        self.age = age
        self.nicky_name = nicky_name

    def __str__(self):
        return self.name

s2 = Student("test", 12, "toddy")
s2.age = -1
print(s2.nicky_name)
s2.nicky_name = 4444

执行结果：

raise ValueError("{} must larger min_value".format(self.storage_name))

ValueError: IntegerField property age must larger min_value 

这样，完全模仿了models的定义。

类的初始化和后续属性赋值，都会自动调用__set__来设置并校验。

5      原理解释

5.1     属性读取顺序

通过实例读取属性时，通常返回的是实例中定义的属性。读取顺序如下：

1. 实例属性
2. 类属性
3. 父类属性
4. __getattr__()方法

先记住这个顺序，后面理解描述需要。属性描述符都是定义在类中的，而不是在对象中。

5.2     描述符

某个类，只要是内部定义了方法 __get__, __set__, __delete__ 中的一个或多个（set，delete必须有一个），就可以称为描述符。

方法的原型为：

　　① __get__(self, instance, owner)

　　② __set__(self, instance, value)

　　③ __del__(self, instance)

描述符只绑定到类上，在实例上不生效。

描述的调用实质为：type(objectA).__dict__[“key”].__get__(None, objectB)，objectB为描述符，objectA为定义类。

5.3     元类

元类，就是创建类的类。一般类都继承自object类，默认会创建一些方法。

元类决定了类出初始化后有哪些特征和行为。如果我们想自定义一个类，具备某种特殊的行为，则需要自定义元类。

• 类也是对象，所有的类都是type的实例
• 元类（Meta Classes）是类的类
• __metaclass__ = Meta 是 Meta(name, bases, dict) 的语法糖
• 可以通过重载元类的 __new__ 方法，修改定义的行为

6  其他案例

Django的django-rest-framework框架的serializer 也是用的这个语法实现的。

7      参考资料

编号	标题	链接
1	元类	https://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python
2	描述符	http://python.jobbole.com/81899/
3	《流畅的python》	元类部分