发布于 2015-08-30 07:49:24 | 119 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
你可以使用函数 types.new_class() 来初始化新的类对象。
你需要做的只是提供类的名字、父类元组、关键字参数，以及一个用成员变量填充类字典的回调函数。例如：
# stock.py
# Example of making a class manually from parts
# Methods
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
def cost(self):
return self.shares * self.price
cls_dict = {
'__init__' : __init__,
'cost' : cost,
}
# Make a class
import types
Stock = types.new_class('Stock', (), {}, lambda ns: ns.update(cls_dict))
Stock.__module__ = __name__
这种方式会构建一个普通的类对象，并且安装你的期望工作：
>>> s = Stock('ACME', 50, 91.1)
>>> s
<stock.Stock object at 0x1006a9b10>
>>> s.cost()
4555.0
>>>
这种方法中，一个比较难理解的地方是在调用完 types.new_class() 对 Stock.__module__ 的赋值。
每次当一个类被定义后，它的 __module__ 属性包含定义它的模块名。
这个名字用于生成 __repr__() 方法的输出。它同样也被用于很多库，比如 pickle 。
因此，为了让你创建的类是“正确”的，你需要确保这个属性也设置正确了。
如果你想创建的类需要一个不同的元类，可以通过 types.new_class() 第三个参数传递给它。例如：
>>> import abc
>>> Stock = types.new_class('Stock', (), {'metaclass': abc.ABCMeta},
... lambda ns: ns.update(cls_dict))
...
>>> Stock.__module__ = __name__
>>> Stock
<class '__main__.Stock'>
>>> type(Stock)
<class 'abc.ABCMeta'>
>>>
第三个参数还可以包含其他的关键字参数。比如，一个类的定义如下：
class Spam(Base, debug=True, typecheck=False):
pass
那么可以将其翻译成如下的 new_class() 调用形式：
Spam = types.new_class('Spam', (Base,),
{'debug': True, 'typecheck': False},
lambda ns: ns.update(cls_dict))
new_class() 第四个参数最神秘，它是一个用来接受类命名空间的映射对象的函数。
通常这是一个普通的字典，但是它实际上是 __prepare__() 方法返回的任意对象，这个在9.14小节已经介绍过了。
这个函数需要使用上面演示的 update() 方法给命名空间增加内容。
很多时候如果能构造新的类对象是很有用的。
有个很熟悉的例子是调用 collections.namedtuple() 函数，例如：
>>> Stock = collections.namedtuple('Stock', ['name', 'shares', 'price'])
>>> Stock
<class '__main__.Stock'>
>>>
namedtuple() 使用 exec() 而不是上面介绍的技术。但是，下面通过一个简单的变化，
我们直接创建一个类：
import operator
import types
import sys
def named_tuple(classname, fieldnames):
# Populate a dictionary of field property accessors
cls_dict = { name: property(operator.itemgetter(n))
for n, name in enumerate(fieldnames) }
# Make a __new__ function and add to the class dict
def __new__(cls, *args):
if len(args) != len(fieldnames):
raise TypeError('Expected {} arguments'.format(len(fieldnames)))
return tuple.__new__(cls, args)
cls_dict['__new__'] = __new__
# Make the class
cls = types.new_class(classname, (tuple,), {},
lambda ns: ns.update(cls_dict))
# Set the module to that of the caller
cls.__module__ = sys._getframe(1).f_globals['__name__']
return cls
这段代码的最后部分使用了一个所谓的”框架魔法”，通过调用 sys._getframe() 来获取调用者的模块名。
另外一个框架魔法例子在2.15小节中有介绍过。
下面的例子演示了前面的代码是如何工作的：
>>> Point = named_tuple('Point', ['x', 'y'])
>>> Point
<class '__main__.Point'>
>>> p = Point(4, 5)
>>> len(p)
2
>>> p.x
4
>>> p.y
5
>>> p.x = 2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: can't set attribute
>>> print('%s %s' % p)
4 5
>>>
这项技术一个很重要的方面是它对于元类的正确使用。 你可能像通过直接实例化一个元类来直接创建一个类：
Stock = type('Stock', (), cls_dict)
这种方法的问题在于它忽略了一些关键步骤，比如对于元类中 __prepare__() 方法的调用。
通过使用 types.new_class() ，你可以保证所有的必要初始化步骤都能得到执行。
比如，types.new_class() 第四个参数的回调函数接受 __prepare__() 方法返回的映射对象。
如果你仅仅只是想执行准备步骤，可以使用 types.prepare_class() 。例如：
import types
metaclass, kwargs, ns = types.prepare_class('Stock', (), {'metaclass': type})
它会查找合适的元类并调用它的 __prepare__() 方法。
然后这个元类保存它的关键字参数，准备命名空间后被返回。
更多信息, 请参考 PEP 3115 , 以及 Python documentation .