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9.18 以编程方式定义类
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问题
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你在写一段代码，最终需要创建一个新的类对象。你考虑将类的定义源代码以字符串的形式发布出去。
并且使用函数比如 ``exec()`` 来执行它，但是你想寻找一个更加优雅的解决方案。

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解决方案
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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：

.. code-block:: python

    # 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，并且按照你的期望工作：

.. code-block:: python

    >>> 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：

.. code-block:: python

    >>> 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：

.. code-block:: python

    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：

.. code-block:: python

    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。

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讨论
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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：


.. code-block:: python

    >>> 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：

.. code-block:: python

    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：

.. code-block:: python

    >>> 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：

.. code-block:: python

    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：

.. code-block:: python

    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 <https://www.python.org/dev/peps/pep-3115/>`_ ,
以及 `Python documentation <https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#metaclasses>`_ .