如果说一切皆对象，那么万物起始就是元类，元类是用来定义和构建类型的。

类：也是对象

    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中这一点仍然成立：

>>> class ObjectCreator(object): 
...     pass 
... 
>>> my_object = ObjectCreator() 
>>> print my_object
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>

    但是，python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。只要使用关键字 class，Python 解释器在执行的时候就会创建一个对象。
下面的代码段：

>>> class ObjectCreator(object): 
...     pass 
... 

    将在内存中创建一个对象，名字就是 ObjectCreator。这个对象（类对象 ObjectCreator） 拥有创建对象（实例对象）的能力。但是，它的本质仍然是一个对象，于是乎你可以对它做如下的操作：
        可以将它赋值给一个变量 ；
        可以拷贝它；
        可以为它增加属性；
        可以将它作为函数参数进行传递 。
下面是示例：

>>> print ObjectCreator # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
...     print o
...
>>> echo(ObjectCreator) # 你可以将类做为参数传给函数
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # 你可以为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

类的动态创建

    因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用 class 关键字即可。

>>> def choose_class(name):
...     if name == 'foo':
...         class Foo(object):
...             pass
...         return Foo # 返回的是类，不是类的实例
...     else:
...         class Bar(object):
...             pass
...         return Bar
...
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print MyClass # 函数返回的是类，不是类的实例
<class '__main__'.Foo>
>>> print MyClass() # 你可以通过这个类创建类实例，也就是对象
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

    但这还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。当你使用 class 关键字时，Python 解释器自动创建这个对象。但就和 Python 中的大多数事情一样，Python 仍然提供给你手动处理的方法。
    还记得内建函数 type 吗？这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么，像这样：

>>> print type(1) #数值的类型
<type 'int'>
>>> print type("1") #字符串的类型
<type 'str'>
>>> print type(ObjectCreator()) #实例对象的类型
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print type(ObjectCreator) #类的类型
<type 'type'>

仔细观察上面的运行结果，发现使用 type 对 ObjectCreator 查看类型是，答案为 type。

type创建类、属性、方法

    type 还有一种完全不同的功能，动态的创建类。
    type 可以接受一个类的描述作为参数，然后返回一个类。（要知道，根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在 Python 中是为了保持向后兼容性）。
type 可以这样工作：
    type（类名, 由父类名称组成的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值））。
比如下面的代码：

In [2]: class Test: #定义了一个 Test 类
   ...:     pass
   ...:
In [3]: Test() #创建了一个 Test 类的实例对象
Out[3]: <__main__.Test at 0x10d3f8438>

可以手动像这样创建：

Test2 = type("Test2",(),{}) #定了一个 Test2 类
In [5]: Test2() #创建了一个 Test2 类的实例对象
Out[5]: <__main__.Test2 at 0x10d406b38>

    使用"Test2"作为类名，并且也可以把它当做一个变量来作为类的引用。类和变量是不同的，这里没有任何理由把事情弄的复杂。即 type 函数中第 1 个实参，也可以叫做其他的名字，这个名字表示类的名字。

In [23]: MyDogClass = type('MyDog', (), {})

In [24]: print MyDogClass
<class '__main__.MyDog'>

使用 help 来测试这 2 个类

In [10]: help(Test) #用 help 查看 Test 类

Help on class Test in module __main__:
class Test(builtins.object)
 | Data descriptors defined here:
 |
 | __dict__
 |     dictionary for instance variables (if defined)
 |
 | __weakref__
 |     list of weak references to the object (if defined)

In [8]: help(Test2) #用 help 查看 Test2 类

Help on class Test2 in module __main__:
class Test2(builtins.object)
 | Data descriptors defined here:
 |
 | __dict__
 | dictionary for instance variables (if defined)
 |
 | __weakref__
 | list of weak references to the object (if defined)

type 接受一个字典来为类定义属性，因此

>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})

可以翻译为：

>>> class Foo(object):
...     bar = True

并且可以将 Foo 当成一个普通的类一样使用：

>>> print Foo
<class '__main__.Foo'>
>>> print Foo.bar
True
>>> f = Foo()
>>> print f
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print f.bar
True

当然，你可以向这个类继承，所以，如下的代码：

>>> class FooChild(Foo):
...     pass

就可以写成：

>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})
>>> print FooChild
<class '__main__.FooChild'>
>>> print FooChild.bar # bar 属性是由 Foo 继承而来
True

type 的第2个参数，元组中是父类的名字，而不是字符串；添加的属性是类属性，并不是实例属性。
最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以。

添加实例方法：

In [46]: def echo_bar(self): #定义了一个普通的函数
    ...:     print(self.bar)
    ...:
In [47]: FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar}) #让FooChild 类中的 echo_bar 属性，指向了上面定义的函数

In [48]: hasattr(Foo, 'echo_bar') #判断 Foo 类中，是否有 echo_bar 这个属性
Out[48]: False

In [49]:

In [49]: hasattr(FooChild, 'echo_bar') #判断 FooChild 类中，是否有 echo_bar 这个属性
Out[49]: True

In [50]: my_foo = FooChild()

In [51]: my_foo.echo_bar()
True

添加静态方法

In [36]: @staticmethod
    ...: def testStatic():
    ...:     print("static method ....")
    ...:

In [37]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar,"testStatic":
    ...: testStatic})

In [38]: fooclid = Foochild()

In [39]: fooclid.testStatic
Out[39]: <function __main__.testStatic>

In [40]: fooclid.testStatic()
static method ....

In [41]: fooclid.echo_bar()
True

添加类方法

In [42]: @classmethod
    ...: def testClass(cls):
    ...:     print(cls.bar)
    ...:

In [43]:

In [43]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar,
"testStatic":
    ...: testStatic, "testClass":testClass})

In [44]:

In [44]: fooclid = Foochild()

In [45]: fooclid.testClass()
True

可以看到，在 Python 中，类也是对象，可以动态的创建类。这就是使用关键字class 时 Python 在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。

再说元类

    元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象。Python 中的类也是对象。元类就是用来创建这些类（对象）的，元类就是类的类，你可以这样理解为：

MyClass = MetaClass() #使用元类创建出一个对象，这个对象称为“类”
MyObject = MyClass() #使用“类”来创建出实例对象

type 可以像这样做：

MyClass = type('MyClass', (), {})

    这是因为函数 type 实际上是一个元类。type 就是 Python 在背后用来创建所有类的元类。
    想知道那为什么 type 会全部采用小写形式而不是 Type 呢？我猜这是为了和str 保持一致性，str 是用来创建字符串对象的类，而 int 是用来创建整数对象的类。type就是创建类对象的类。你可以通过检查class属性来看到这一点。Python 中所有的东西，注意，所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象，而且它们都是从一个类创建而来，这个类就是 type。

>>> age = 35
>>> age.__class__
<type 'int'>
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
<type 'str'>
>>> def foo(): pass
>>>foo.__class__
<type 'function'>
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
<class '__main__.Bar'>

对于任何一个class的class属性是什么？

>>> a.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>

因此，元类就是创建类这种对象的东西。type就是Python的内建元类，当然也可以创建自己的元类。

_metaclass_

可以在定义一个类的时候为其添加metaclass属性。

class Foo(object):
    __metaclass__ = something…
    ...省略...

    如果这么做，Python 就会用元类来创建类 Foo。首先写下 class Foo(object)，但是类 Foo 还没有在内存中创建。Python 会在类的定义中寻找metaclass属性，如果找到了，Python 就会用它来创建类 Foo，如果没有找到，就会用内建的 type 来创建这个类。当写如下代码时:

class Foo(Bar):
    pass

Python 做了如下的操作：
    Foo 中有metaclass这个属性吗？如果是，Python 会通过metaclass创建一个名字为 Foo 的类(对象)；如果 Python 没有找到metaclass，它会继续在 Bar（父类）中寻找metaclass属性，并尝试做和前面同样的操作。
    如果 Python 在任何父类中都找不到metaclass，它就会在模块层次中去寻找metaclass，并尝试做同样的操作。
    如果还是找不到metaclass,Python 就会用内置的 type 来创建这个类对象。
    现在的问题就是，可以在metaclass中放置些什么代码？答案就是：可以创建一个类的东西。那么可以用什么来创建一个类？type，或者任何使用到 type 或者子类化 type的都可以。

自定义元类

    元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。通常，你会为 API 做这样的事情，你希望可以创建符合当前上下文的类。
    假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，但其中一种就是通过在模块级别设定metaclass。采用这种方法，这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建，我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。
    幸运的是，metaclass实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
python2 中

#-*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):

#遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
newAttr = {}
for name,value in future_class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
newAttr[name.upper()] = value

#调用 type 来创建一个类
return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)

class Foo(object):
__metaclass__ = upper_attr #设置 Foo 类的元类为 upper_attr
bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
print(hasattr(Foo, 'BAR'))

f = Foo()
print(f.BAR)

python3 中

#-*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):

#遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
newAttr = {}
for name,value in future_class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
newAttr[name.upper()] = value

#调用 type 来创建一个类
return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)

class Foo(object, metaclass=upper_attr):
bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
print(hasattr(Foo, 'BAR'))

f = Foo()
print(f.BAR)

现在让我们再做一次，这一次用一个真正的 class 来当做元类。

#coding=utf-8

class UpperAttrMetaClass(type):
# __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
# __new__是用来创建对象并返回之的方法
# 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
# 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建
# 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__
# 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
# 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
def __new__(cls, future_class_name, future_class_parents,

future_class_attr):
# 遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
newAttr = {}
for name,value in future_class_attr.items():
if not name.startswith("__"):
newAttr[name.upper()] = value

# 方法 1：通过'type'来做类对象的创建
# return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)
# 方法 2：复用 type.__new__方法
# 这就是基本的 OOP 编程，没什么魔法
# return type.__new__(cls, future_class_name, future_class_parents,
newAttr)

# 方法 3：使用 super 方法
return super(UpperAttrMetaClass, cls).__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr)

# python2 的用法
class Foo(object):
__metaclass__ = UpperAttrMetaClass
bar = 'bip'

# python3 的用法
# class Foo(object, metaclass = UpperAttrMetaClass):
#     bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
# 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))
# 输出:True
f = Foo()
print(f.BAR)
# 输出:'bip'

就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的。但就元类本身而言，它们其实是很
简单的：

拦截类的创建
修改类
返回修改之后的类

为什么使用元类

    现在回到大主题上来，究竟是为什么使用这样一种容易出错且晦涩的特性？

    “元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。”—— Python 界的领袖 Tim Peters