metaclass 的超越变形特性有什么用？

YAML是一个家喻户晓的 Python 工具，可以方便地序列化 / 逆序列化结构数据。YAMLObject 的一个超越变形能力，就是它的任意子类支持序列化和反序列化（serialization & deserialization）。比如说下面这段代码：

class Monster(yaml.YAMLObject):
  yaml_tag = u'!Monster'
  def __init__(self, name, hp, ac, attacks):
    self.name = name
    self.hp = hp
    self.ac = ac
    self.attacks = attacks
  def __repr__(self):
    return "%s(name=%r, hp=%r, ac=%r, attacks=%r)" % (
       self.__class__.__name__, self.name, self.hp, self.ac,      
       self.attacks)

yaml.load("""
--- !Monster
name: Cave spider
hp: [2,6]    # 2d6
ac: 16
attacks: [BITE, HURT]
""")

Monster(name='Cave spider', hp=[2, 6], ac=16, attacks=['BITE', 'HURT'])

print yaml.dump(Monster(
    name='Cave lizard', hp=[3,6], ac=16, attacks=['BITE','HURT']))

# 输出
!Monster
ac: 16
attacks: [BITE, HURT]
hp: [3, 6]
name: Cave lizard

我们需要一个全局的注册器，让 YAML 知道，序列化文本中的 !Monster 需要载入成 Monster 这个 Python 类型。

Python 底层语言设计层面是如何实现 metaclass 的？

第一，所有的 Python 的用户定义类，都是 type 这个类的实例。
第二，用户自定义类，只不过是 type 类的call运算符重载。
第三，metaclass 是 type 的子类，通过替换 type 的call运算符重载机制，“超越变形”正常的类。

使用 metaclass 的风险

只有深入理解 metaclass 的本质，你才能用好 metaclass。

metaclass 仅仅是给小部分 Python 开发者，在开发框架层面的 Python 库时使用的。而在应用层，metaclass 往往不是很好的选择。