type()
動態語言和靜態語言最大的不同，就是函數和類的定義，不是編譯時定義的，而是運行時動態創建的。
比方說我們要定義一個Hello的class，就寫一個hello.py模塊：
class Hello(object): def hello(self, name='world'): print('Hello, %s.' % name)當Python解釋器載入hello模塊時，就會依次執行該模塊的所有語句，執行結果就是動態創建出一個Hello的class對象，測試如下：
>>> from hello import Hello>>> h = Hello()>>> h.hello()Hello, world.>>> print(type(Hello))<type 'type'>>>> print(type(h))<class 'hello.Hello'>
type()函數可以查看一個類型或變量的類型，Hello是一個class，它的類型就是type，而h是一個實例，它的類型就是class Hello。
我們說class的定義是運行時動態創建的，而創建class的方法就是使用type()函數。
type()函數既可以返回一個對象的類型，又可以創建出新的類型，比如，我們可以通過type()函數創建出Hello類，而無需通過class Hello(object)...的定義：
>>> def fn(self, name='world'): # 先定義函數... print('Hello, %s.' % name)...>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 創建Hello class>>> h = Hello()>>> h.hello()Hello, world.>>> print(type(Hello))<type 'type'>>>> print(type(h))<class '__main__.Hello'>要創建一個class對象，type()函數依次傳入3個參數：
通過type()函數創建的類和直接寫class是完全一樣的，因為Python解釋器遇到class定義時，僅僅是掃描一下class定義的語法，然后調用type()函數創建出class。
正常情況下，我們都用class Xxx...來定義類，但是，type()函數也允許我們動態創建出類來，也就是說，動態語言本身支持運行期動態創建類，這和靜態語言有非常大的不同，要在靜態語言運行期創建類，必須構造源代碼字符串再調用編譯器，或者借助一些工具生成字節碼實現，本質上都是動態編譯，會非常復雜。
metaclass
除了使用type()動態創建類以外，要控制類的創建行為，還可以使用metaclass。
metaclass，直譯為元類，簡單的解釋就是：
當我們定義了類以后，就可以根據這個類創建出實例，所以：先定義類，然后創建實例。
但是如果我們想創建出類呢？那就必須根據metaclass創建出類，所以：先定義metaclass，然后創建類。
連接起來就是：先定義metaclass，就可以創建類，最后創建實例。
所以，metaclass允許你創建類或者修改類。換句話說，你可以把類看成是metaclass創建出來的“實例”。
metaclass是Python面向對象里最難理解，也是最難使用的魔術代碼。正常情況下，你不會碰到需要使用metaclass的情況，所以，以下內容看不懂也沒關系，因為基本上你不會用到。
我們先看一個簡單的例子，這個metaclass可以給我們自定義的MyList增加一個add方法：
定義ListMetaclass，按照默認習慣，metaclass的類名總是以Metaclass結尾，以便清楚地表示這是一個metaclass：
# metaclass是創建類，所以必須從`type`類型派生：class ListMetaclass(type): def __new__(cls, name, bases, attrs): attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value) return type.__new__(cls, name, bases, attrs) class MyList(list): __metaclass__ = ListMetaclass # 指示使用ListMetaclass來定制類
當我們寫下__metaclass__ = ListMetaclass語句時，魔術就生效了，它指示Python解釋器在創建MyList時，要通過ListMetaclass.__new__()來創建，在此，我們可以修改類的定義，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定義。
__new__()方法接收到的參數依次是：
測試一下MyList是否可以調用add()方法：
>>> L = MyList()>>> L.add(1)>>> L[1]
而普通的list沒有add()方法：
>>> l = list()>>> l.add(1)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'
動態修改有什么意義？直接在MyList定義中寫上add()方法不是更簡單嗎？正常情況下，確實應該直接寫，通過metaclass修改純屬變態。
但是，總會遇到需要通過metaclass修改類定義的。ORM就是一個典型的例子。
ORM全稱“Object Relational Mapping”，即對象-關系映射，就是把關系數據庫的一行映射為一個對象，也就是一個類對應一個表，這樣，寫代碼更簡單，不用直接操作SQL語句。
要編寫一個ORM框架，所有的類都只能動態定義，因為只有使用者才能根據表的結構定義出對應的類來。
讓我們來嘗試編寫一個ORM框架。
編寫底層模塊的第一步，就是先把調用接口寫出來。比如，使用者如果使用這個ORM框架，想定義一個User類來操作對應的數據庫表User，我們期待他寫出這樣的代碼：
class User(Model): # 定義類的屬性到列的映射： id = IntegerField('id') name = StringField('username') email = StringField('email') password = StringField('password') # 創建一個實例：u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')# 保存到數據庫：u.save()其中，父類Model和屬性類型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔術方法比如save()全部由metaclass自動完成。雖然metaclass的編寫會比較復雜，但ORM的使用者用起來卻異常簡單。
現在，我們就按上面的接口來實現該ORM。
首先來定義Field類，它負責保存數據庫表的字段名和字段類型：
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)
在Field的基礎上，進一步定義各種類型的Field，比如StringField，IntegerField等等：
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，就是編寫最復雜的ModelMetaclass了：
class ModelMetaclass(type): def __new__(cls, name, bases, attrs): if name=='Model': return type.__new__(cls, name, bases, attrs) mappings = dict() for k, v in attrs.iteritems(): if isinstance(v, Field): print('Found mapping: %s==>%s' % (k, v)) mappings[k] = v for k in mappings.iterkeys(): attrs.pop(k) attrs['__table__'] = name # 假設表名和類名一致 attrs['__mappings__'] = mappings # 保存屬性和列的映射關系 return type.__new__(cls, name, bases, attrs)以及基類Model：
class Model(dict): __metaclass__ = ModelMetaclass def __init__(self, **kw): super(Model, self).__init__(**kw) def __getattr__(self, key): try: return self[key] except KeyError: raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key) def __setattr__(self, key, value): self[key] = value def save(self): fields = [] params = [] args = [] for k, v in self.__mappings__.iteritems(): 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))當用戶定義一個class User(Model)時，Python解釋器首先在當前類User的定義中查找__metaclass__，如果沒有找到，就繼續在父類Model中查找__metaclass__，找到了，就使用Model中定義的__metaclass__的ModelMetaclass來創建User類，也就是說，metaclass可以隱式地繼承到子類，但子類自己卻感覺不到。
在ModelMetaclass中，一共做了幾件事情：
在Model類中，就可以定義各種操作數據庫的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。
我們實現了save()方法，把一個實例保存到數據庫中。因為有表名，屬性到字段的映射和屬性值的集合，就可以構造出INSERT語句。
編寫代碼試試：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')u.save()
輸出如下：
Found model: UserFound mapping: email ==> <StringField:email>Found mapping: password ==> <StringField:password>Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>Found mapping: name ==> <StringField:username>SQL: insert into User (password,email,username,uid) values (?,?,?,?)ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]
可以看到，save()方法已經打印出了可執行的SQL語句，以及參數列表，只需要真正連接到數據庫，執行該SQL語句，就可以完成真正的功能。
不到100行代碼，我們就通過metaclass實現了一個精簡的ORM框架，完整的代碼從這里下載：
https://github.com/michaelliao/learn-python/blob/master/metaclass/simple_orm.py
最后解釋一下類屬性和實例屬性。直接在class中定義的是類屬性：
class Student(object): name = 'Student'
實例屬性必須通過實例來綁定，比如self.name = 'xxx'。來測試一下：
>>> # 創建實例s：>>> s = Student()>>> # 打印name屬性，因為實例并沒有name屬性，所以會繼續查找class的name屬性：>>> print(s.name)Student>>> # 這和調用Student.name是一樣的：>>> print(Student.name)Student>>> # 給實例綁定name屬性：>>> s.name = 'Michael'>>> # 由于實例屬性優先級比類屬性高，因此，它會屏蔽掉類的name屬性：>>> print(s.name)Michael>>> # 但是類屬性并未消失，用Student.name仍然可以訪問：>>> print(Student.name)Student>>> # 如果刪除實例的name屬性：>>> del s.name>>> # 再次調用s.name，由于實例的name屬性沒有找到，類的name屬性就顯示出來了：>>> print(s.name)Student
因此，在編寫程序的時候，千萬不要把實例屬性和類屬性使用相同的名字。
在我們編寫的ORM中，ModelMetaclass會刪除掉User類的所有類屬性，目的就是避免造成混淆。
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