https://www.cnblogs.com/traditional/p/13593927.html
楔子
Python除了给我提供了很多的类之外，还支持我们定义属于自己的类，那么Python底层是如何做的呢？我们下面就来看看。
自定义class
老规矩，如果想知道底层是怎么做的，那么就必须要通过观察字节码来实现。
class Girl:
name = "夏色祭"
def __init__(self):
print("__init__")
def f(self):
print("f")
def g(self, name):
self.name = name
print(self.name)
girl = Girl()
girl.f()
girl.g("神乐mea")
"""
__init__
f
神乐mea
"""
通过之前对函数机制的分析中，我们知道对于一个包含函数定义的Python源文件，在编译之后会得到一个和源文件对应的PyCodeObject对象，其内部的常量池中存储了函数编译之后的PyCodeObject对象。那么对于包含类的Python源文件，编译之后的结果又是怎么样的呢？
显然我们可以照葫芦画瓢，根据以前的经验我们可以猜测模块对应的PyCodeObject对象的常量池中肯定存储了类对应的PyCodeObject对象，类对应的PyCodeObject对象的常量池中则存储了__init__、f、g三个函数对应的PyCodeObject对象。然而事实也确实如此。
在介绍函数的时候，我们看到函数的声明(def语句)和函数的实现代码虽然是一个逻辑整体，但是它们的字节码指令却是分离在两个PyCodeObject对象中的。在类中，同样存在这样的分离现象。声明类的class语句，编译后的字节码指令存储在模块对应的PyCodeObject中，而类的实现、也就是类里面的逻辑，编译后的字节码指令序列则存储在类对应的的PyCodeObject中。所以我们在模块级别中只能找到类，无法直接找到类里面的成员。
另外还可以看到，类的成员函数和一般的函数相同，也会有这种声明和实现分离的现象。其实也很好理解，就把类和函数想象成变量就行了，类名、函数名就是变量名，而类、函数里面的逻辑想象成值，一个变量对应一个值。
s = """class Girl:
name = "夏色祭"
def __init__(self):
print("__init__")
def f(self):
print("f")
def g(self, name):
self.name = name
print(self.name)"""
# 此时的code显然是模块对应的PyCodeObject对象
code = compile(s, "class", "exec")
print(code) # <code object <module> at 0x000001B588101450, file "class", line 1>
# 常量池里面存储了Girl对应的PyCodeObject对象
print(code.co_consts[0]) # <code object Girl at 0x0000024BB6C7ABE0, file "class", line 1>
# Girl的PyCodeObject对象的常量池里面存储了几个函数的PyCodeObject对象
# 至于它们的位置我们暂时不需要关心
print(code.co_consts[0].co_consts[6]) # <code object g at 0x000001FAC40A82F0, file "class", line 10>
print(code.co_consts[0].co_consts[6].co_varnames) # ('self', 'name')
class对象的动态元信息
class对象(class关键字创建的类)的元信息指的就是关于class的信息，比如说class的名称、它所拥有的的属性、方法，该class实例化时要为实例对象申请的内存空间大小等。对于模块中定义的class Girl来说，我们必须知道相应的信息：比如在class Girl中，有一个符号f，这个f对应一个函数；还有一个符号g，这个g也对应了一个函数。有了这些元信息，才能创建class对象，否则我们是没办法创建的。元信息是一个非常重要的概念，比如说Hive，数据的元信息就是存储在MySQL里面的，而在编程语言中，正是通过元信息才实现了反射等动态特性。而在Python中，元信息的概念被发挥的淋漓尽致，因此Python也提供了其他编程语言所不具备的高度灵活的动态特征。
老规矩，下面还是看一下字节码：
class Girl:
name = "夏色祭"
def __init__(self):
print("__init__")
def f(self):
print("f")
def g(self, name):
self.name = name
print(self.name)
这里我们先不涉及调用，只看类的创建。
1 0 LOAD_BUILD_CLASS
2 LOAD_CONST 0 (<code object Girl at 0x0000026FB0B3ABE0, file "class", line 1>)
4 LOAD_CONST 1 ('Girl')
6 MAKE_FUNCTION 0
8 LOAD_CONST 1 ('Girl')
10 CALL_FUNCTION 2
12 STORE_NAME 0 (Girl)
14 LOAD_CONST 2 (None)
16 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object Girl at 0x0000026FB0B3ABE0, file "class", line 1>:
1 0 LOAD_NAME 0 (__name__)
2 STORE_NAME 1 (__module__)
4 LOAD_CONST 0 ('Girl')
6 STORE_NAME 2 (__qualname__)
3 8 LOAD_CONST 1 ('夏色祭')
10 STORE_NAME 3 (name)
4 12 LOAD_CONST 2 (<code object __init__ at 0x0000026FB0961450, file "class", line 4>)
14 LOAD_CONST 3 ('Girl.__init__')
16 MAKE_FUNCTION 0
18 STORE_NAME 4 (__init__)
7 20 LOAD_CONST 4 (<code object f at 0x0000026FB095AB30, file "class", line 7>)
22 LOAD_CONST 5 ('Girl.f')
24 MAKE_FUNCTION 0
26 STORE_NAME 5 (f)
10 28 LOAD_CONST 6 (<code object g at 0x0000026FB0B472F0, file "class", line 10>)
30 LOAD_CONST 7 ('Girl.g')
32 MAKE_FUNCTION 0
34 STORE_NAME 6 (g)
36 LOAD_CONST 8 (None)
38 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object __init__ at 0x0000026FB0961450, file "class", line 4>:
5 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_CONST 1 ('__init__')
4 CALL_FUNCTION 1
6 POP_TOP
8 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object f at 0x0000026FB095AB30, file "class", line 7>:
8 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_CONST 1 ('f')
4 CALL_FUNCTION 1
6 POP_TOP
8 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object g at 0x0000026FB0B472F0, file "class", line 10>:
11 0 LOAD_FAST 1 (name)
2 LOAD_FAST 0 (self)
4 STORE_ATTR 0 (name)
12 6 LOAD_GLOBAL 1 (print)
8 LOAD_FAST 0 (self)
10 LOAD_ATTR 0 (name)
12 CALL_FUNCTION 1
14 POP_TOP
16 LOAD_CONST 0 (None)
18 RETURN_VALUE
字节码比较长，我们逐行分析，当然很多字节码我们都见过了，因此有的字节码介绍的时候就不会特别详细了。我们仔细观察一下字节码，会发现分为五个部分：模块的字节码、class Girl的字节码、class的三个函数的字节码。
我们先来看看模块的字节码：
1 0 LOAD_BUILD_CLASS
2 LOAD_CONST 0 (<code object Girl at 0x0000026FB0B3ABE0, file "class", line 1>)
4 LOAD_CONST 1 ('Girl')
6 MAKE_FUNCTION 0
8 LOAD_CONST 1 ('Girl')
10 CALL_FUNCTION 2
12 STORE_NAME 0 (Girl)
14 LOAD_CONST 2 (None)
16 RETURN_VALUE
0 LOAD_BUILD_CLASS: 我们注意到这又是一条我们没见过的新指令，从名字也能看出来这是要构建一个类;2 LOAD_CONST: 加载Girl对应的PyCodeObject对象;4 LOAD_CONST: 加载字符串"Girl"6 MAKE_FUNCTION: 问题来了, 我们看到出现了MAKE_FUNCTION, 不是说要构建类吗? 为什么是MAKE_FUNCTION呢? 别急, 往下看;8 LOAD_CONST: 再次加载字符串"Girl";10 CALL_FUNCTION: 你看到了什么?函数调用?是的, 这个CALL_FUNCTION是用来构建类的, 至于怎么构建我们后面会说;12 STORE_NAME: 将上一步构建好的类使用符号Girl保存;
我们看一下LOAD_BUILD_CLASS这个指令都干了哪些事情吧。
case TARGET(LOAD_BUILD_CLASS): {
_Py_IDENTIFIER(__build_class__);
PyObject *bc;
if (PyDict_CheckExact(f->f_builtins)) {
//从f_builtins里面获取PyId___build_class__
bc = _PyDict_GetItemIdWithError(f->f_builtins, &PyId___build_class__);
if (bc == NULL) {
if (!_PyErr_Occurred(tstate)) {
_PyErr_SetString(tstate, PyExc_NameError,
"__build_class__ not found");
}
goto error;
}
Py_INCREF(bc);
}
else {
PyObject *build_class_str = _PyUnicode_FromId(&PyId___build_class__);
if (build_class_str == NULL)
goto error;
bc = PyObject_GetItem(f->f_builtins, build_class_str);
if (bc == NULL) {
if (_PyErr_ExceptionMatches(tstate, PyExc_KeyError))
_PyErr_SetString(tstate, PyExc_NameError,
"__build_class__ not found");
goto error;
}
}
//入栈
PUSH(bc);
DISPATCH();
}
LOAD_BUILD_CLASS做的事情很简单，就是从Python的内置函数中取得__build_class__将其入栈，然后下面的几个指令很好理解，但是却出现了一个CALL_FUNCTION，显然它是调用__build_class__创建类的。我们看到它的参数个数是2个，这两个参数分别是：A的PyFunctionObject、字符串"A"，因此：
class A(object):
pass
# 在底层将会被翻译成
A = __build_class__(<PyFunctionObject A>, "A")
# 如果是
class A(int):
pass
# 在底层将会被翻译成
A = __build_class__(<PyFunctionObject A>, "A", int)
我们实际操作一下：
# 在Python中我们可以导入 builtins 来调用__build_class__，也可以直接使用
import builtins
# 构建一个类, 叫MyInt, 继承自int
c = builtins.__build_class__(lambda: None, "MyInt", int)
print(c.__name__) # MyInt
print(c.__base__) # <class 'int'>
print(c(3) * c(5)) # 15
如果参数类型不正确的话，就会报出如下错误：
import sys
import builtins
try:
builtins.__build_class__()
except Exception as e:
exc_type, exc_value, _ = sys.exc_info()
print(exc_type, exc_value) # <class 'TypeError'> __build_class__: not enough arguments
try:
builtins.__build_class__("", "")
except Exception as e:
exc_type, exc_value, _ = sys.exc_info()
print(exc_type, exc_value) # <class 'TypeError'> __build_class__: func must be a function
try:
builtins.__build_class__(lambda: 123, 123)
except Exception as e:
exc_type, exc_value, _ = sys.exc_info()
print(exc_type, exc_value) # <class 'TypeError'> __build_class__: name is not a string
记住这几个报错信息，后面马上就会看到。此外我们也看到，这个函数的一个参数叫func、第二个参数叫name。
所以现在就明白为什么会出现CALL_FUNCTION这条指令，__build_class__就是用来将一个函数对象变成一个class对象。
class对象的字节码：
1 0 LOAD_NAME 0 (__name__)
2 STORE_NAME 1 (__module__)
4 LOAD_CONST 0 ('Girl')
6 STORE_NAME 2 (__qualname__)
3 8 LOAD_CONST 1 ('夏色祭')
10 STORE_NAME 3 (name)
4 12 LOAD_CONST 2 (<code object __init__ at 0x0000026FB0961450, file "class", line 4>)
14 LOAD_CONST 3 ('Girl.__init__')
16 MAKE_FUNCTION 0
18 STORE_NAME 4 (__init__)
7 20 LOAD_CONST 4 (<code object f at 0x0000026FB095AB30, file "class", line 7>)
22 LOAD_CONST 5 ('Girl.f')
24 MAKE_FUNCTION 0
26 STORE_NAME 5 (f)
10 28 LOAD_CONST 6 (<code object g at 0x0000026FB0B472F0, file "class", line 10>)
30 LOAD_CONST 7 ('Girl.g')
32 MAKE_FUNCTION 0
34 STORE_NAME 6 (g)
36 LOAD_CONST 8 (None)
38 RETURN_VALUE
对于一个类而言，调用其__module__属性，可以获取所在的模块。所以开始的LOAD_NAME和STORE_NAME是将符号__module__和全局命名空间中符号__name__的值关联了起来，并放入到该类的local名字空间中。
需要说明的是，我们在介绍函数的时候提过，当时我们说："函数的局部变量是不可变的，在编译的时候就已经确定了，是以一种静态方式放在了运行时栈前面的那段内存中，并没有放在f_locals中，f_locals其实是一个NULL，我们通过locals()拿到的只是对运行时栈前面的内存的一个拷贝，函数里面的局部变量是通过静态方式来访问的"。但是类则不一样，类是可以动态修改的，可以随时增加属性、方法，这就意味着类是不可能通过静态方式来查找属性的。而事实上也确实如此，类也有一个f_locals，但它指向的就不再是NULL了，而和f_globals一样，也是一个PyDictObject对象。然后是LOAD_CONST，将字符串"Girl"加载进来，和__qualname__组成一个entry存储在Girl的local空间中。
class Girl:
name = "夏色祭"
def __init__(self):
print("__init__")
def f(self):
print("f")
def g(self, name):
self.name = name
print(self.name)
print(__name__) # __main__
print(Girl.__module__) # __main__
print(Girl.__qualname__) # Girl
所以整体过程就是：先将PyCodeObject构建成函数，再通过__build_class__将函数变成一个类，当然__build_class__结束之后我们的Girl这个类就横空出世了。
因此剩下的来问题就是__build_class__是如何将一个函数变成类的，想要知道答案，那么只能去源码中一探究竟了。不过在看源码之前，我们还需要了解一样东西：metaclass。
回顾metaclass
元类，被誉为是深度的魔法，但是个人觉得有点夸张了。首先元类是做什么的，它是用来控制我们类的生成过程的，默认情况下，我们自定义的类都是由type创建的。但是我们可以手动指定某个类的元类，但是在介绍元类之前，我们还需要看一下Python中的两个特殊的魔法方法：__new__和__init__。
__new__和__init__
类在实例化的时候会自动调用__init__，但其实在调用__init__之前会先调用__new__。
__new__: 为实例对象申请一片内存;__init__: 为实例对象设置属性;
class A:
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("__new__")
def __init__(self):
print("__init__")
A() # __new__
然而我们看到只有__new__被调用了，__init__则没有。原因就在于__new__中必须将A的实例对象返回，才会执行__init__，并且执行的时候会自动将__new__的返回值作为参数传给self。
class A:
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("__new__")
# 这里的参数cls就表示A这个类本身
# object.__new__(cls) 便是根据cls创建cls的实例对象
return object.__new__(cls)
def __init__(self):
# 然后执行__init__, 里面的self指的就是实例对象
# 在执行__init__的时候, __new__的返回值会自动作为参数传递给这里的self
print("__init__")
A()
"""
__new__
__init__
"""
所以一个对象是什么，取决于其类型对象的__new__返回了什么。
class A:
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("__new__")
# 这里必须返回A的实例对象, 否则__init__函数是不会执行的
return 123
def __init__(self):
print("__init__")
a = A()
print(a + 1)
"""
__new__
124
"""
我们看到A在实例化之后得到的是一个整型，原因就是__new__返回了123。最后一个就是参数问题，首先我们说__new__是创建实例对象的，__init__是为实例对象绑定属性的。
class A:
def __new__(cls, name, age):
# __new__里面的参数一定要和__init__是匹配的, 除了第一个参数之外
return object.__new__(cls)
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
a = A("夏色祭", -1)
# 我们这里传入了两个参数, 那么: A、"夏色祭"、-1 就会组合起来, 分别传给__new__的 cls、name、age
# 然后__new__里面返回了一个实例对象
# 那么: object.__new__(cls)、__new__接收的name、__new__接收的age 会组合起来, 分别传给__init__的 self、name、age
创建类的另一种方式
创建类的时候可以使用class关键字创建，除了class关键字之外，我们还可以使用type这个古老却又强大的类来创建。
# type这个类里面可以接收一个参数或者三个参数
# 如果接收一个参数, 那么表示查看类型; 如果接收三个参数, 那么表示创建一个类
try:
A = type("A", "")
except Exception as e:
print(e) # type() takes 1 or 3 arguments
告诉我们type要么接收一个参数，要么接收三个参数。显然接收一个参数查看类型不需要再说了，我们看看怎么用来用type创建一个类。
# type接收的三个参数: 类名、继承的基类、属性
class A(list):
name = "夏色祭"
# 上面这个类翻译过来就是
val = type("A", (list, ), {"name": "夏色祭"})
print(val) # <class '__main__.A'>
print(val.__name__) # A
print(val.__base__) # <class 'list'>
print(val.name) # 夏色祭
所以还是很简单的，我们还可以自定义一个类继承自type。
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
print(name)
print(bases)
print(attr)
# 指定metaclass, 表示A这个类由MyType创建
# 我们说__new__是为实例对象开辟内存的, 那么MyType的实例对象是谁呢? 显然就是这里的A
# 因为A指定了metaclass为MyType, 所以A的类型就是MyType
class A(int, object, metaclass=MyType):
name = "夏色祭"
"""
A
(<class 'int'>, <class 'object'>)
{'__module__': '__main__', '__qualname__': 'A', 'name': '夏色祭'}
"""
# 我们看到一个类在创建的时候会向元类的__new__中传递三个值
# 分别是类名、继承的基类、类的属性
# 但是此时A并没有被创建出来
print(A) # None
"""
我们说__new__一定要将创建的实例对象返回才可以, 这里的MyType是元类
所以类对象A就等于MyType的实例对象, MyType的__new__就负责为类对象A分配空间
但是显然我们这里并没有分配, 而且返回的还是一个None, 如果我们返回的是123, 那么print(a)就是123
"""
所以元类和类之间的关系 和 类与实例对象的关系，之间是很相似的，因为完全可以把类对象看成是元类的实例对象。因此A既然指定了metaclass为MyType，表示A这个类由MyType创建，那么MyType的__new__函数返回了什么，A就是什么。
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
return "嘿嘿嘿"
class A(metaclass=MyType):
pass
print(A + "哟哟哟") # 嘿嘿嘿哟哟哟
这便是Python语言具备的高度动态特性，那么问题来了，如果我想把A创建出来、像普通的类一样使用的话，该咋办呢？因为默认情况下是由type创建，底层帮你做好了，但是现在是我们手动指定元类，那么一切就需要我们来手动指定了。显然，这里创建还是要依赖于type，只不过需要我们手动指定，而且在手动指定的同时我们还可以增加一些我们自己的操作。
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
name = name * 2
bases = (list,)
attr.update({"name": "神乐mea", "nickname": "屑女仆"})
# 这里直接交给type即可, 然后type来负责创建
# 所以super().__new__实际上会调用type.__new__
# type(name, bases, attr) 等价于 type.__new__(type, name, bases, attr)
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
# 但是这里我们将__new__的第一个参数换成了mcs, 也就是这里的MyType
# 等价于type.__new__(mcs, name, bases, attr)表示将元类设置成MyType
# 注意: 不能写type(name, bases, attr), 因为这样的话类还是由type创建的
class Girl(metaclass=MyType):
pass
# 我们看到类的名字变了, 默认情况下是Girl, 但是我们在创建的时候将name成了个2
print(Girl.__name__) # GirlGirl
# 那么显然Girl这里也要继承自list
print(Girl("你好呀")) # ['你', '好', '呀']
# 同理Girl还有两个属性
print(Girl.name, Girl.nickname) # 神乐mea 屑女仆
我们之前还说过，一个类在没有指定的metaclass的时候，如果它的父类指定了，那么这个类的metaclass等于父类的metaclass。
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
name = name * 2
bases = (list,)
attr.update({"name": "神乐mea", "nickname": "屑女仆"})
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
class Girl(metaclass=MyType):
pass
class A(Girl):
pass
print(A.__class__) # <class '__main__.MyType'>
print(A.__name__) # AA
我们之前还举了个flask的例子，一种更加优雅的写法。
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
def with_metaclass(meta, bases):
return meta("tmp", bases, {"gender": "female"})
# with_metaclass(MyType, (list,))便会返回一个类
# 这个类由MyType创建, 并且继承自list
# 那么Girl再继承这个类, 等价于Girl也是有MyType创建, 并且也会继承自list
class Girl(with_metaclass(MyType, (list,))):
pass
print(Girl.__class__) # <class '__main__.MyType'>
print(Girl.__bases__) # (<class '__main__.tmp'>,)
print(Girl.__mro__) # (<class '__main__.Girl'>, <class '__main__.tmp'>, <class 'list'>, <class 'object'>)
# 所以with_metaclass(meta, bases)只是为了帮助我们找到元类和继承的类
# 至于其本身并没有太大的意义, 但我们毕竟继承它了, 就意味着我们也可以找到它的属性
print(Girl.gender) # female
注意：我们说创建类的对象是元类，元类要么是type、要么是继承自type的子类。
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
# type直接加括号表示由type创建, 我们需要通过__new__手动指定
Girl = type.__new__(MyType, "GirlGirlGirl", (list,), {"foo": lambda self, value: value + 123})
print(Girl.__name__) # GirlGirlGirl
g = Girl()
print(g.foo(123)) # 246
try:
type.__new__(int, "A", (object,), {})
except TypeError as e:
# 指定为int则报错, 告诉我们int不是type的子类
# 因为只有两种情况: 要么是type、要么是type的子类
print(e) # type.__new__(int): int is not a subtype of type
怎么样，是不是觉得元类很简单呢？其实元类没有什么复杂的。
再举个例子：
class MyType(type):
def __new__(mcs, name, bases, attr):
if "f" in attr:
attr.pop("f")
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
class Girl(metaclass=MyType):
def f(self):
return "f"
def g(self):
return "g"
print(Girl().g()) # g
try:
print(Girl().f())
except AttributeError as e:
print(e) # 'Girl' object has no attribute 'f'
"""
惊了, 我们看到居然没有f这个属性, 我们明显定义了啊, 原因就是我们在创建类的时候将其pop掉了
首先创建一个类需要三个元素: 类名、继承的基类、类的一些属性(以字典的形式, 属性名: 属性值)
然后会将这三个元素交给元类进行创建, 但是我们在创建的时候偷偷地将f从attr里面给pop掉了
因此创建出来的类是没有f这个函数的
"""
元类确实蛮有趣的，而且也没有想象中的那么难，可以多了解一下。
特殊的魔法函数
此外我们再来看两个和元类有关的魔法函数：
__prepared__
class MyType(type):
@classmethod
def __prepare__(mcs, name, bases):
print("__prepared__")
# 必须返回一个mapping, 至于它是干什么的我们后面说
return {}
def __new__(mcs, name, bases, attr):
print("__new__")
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
class Girl(metaclass=MyType):
pass
"""
__prepared__
__new__
"""
我们看到__prepare__会在__new__方法之前被调用，那么它是做什么的呢？答案是添加属性的，我们解释一下。
class MyType(type):
@classmethod
def __prepare__(mcs, name, bases):
return {"name": "夏色祭"}
def __new__(mcs, name, bases, attr):
return super().__new__(mcs, name, bases, attr)
class Girl(metaclass=MyType):
def f(self):
return "f"
def g(self):
return "g"
print(Girl.name) # 夏色祭
# 现在你应该知道__prepare__是干什么的了吧, 它接收一个name、一个bases, 返回有个mapping
# 我们说name、bases、attr会传递给__new__, 但是在__new__之前会先经过__prepared__
# __prepared__返回一个字典(mapping), 假设叫m吧, 那会将attr和m合并, 相当于执行了attr.update(m)
# 然后再将 name、bases、attr交给__new__
此外__prepared__这个方法是被classmethod装饰的，另外里面一定要返回一个mapping，否则报错：TypeError: MyType.__prepare__() must return a mapping, not xxx
__init_subclass__
它类似于一个钩子函数，在一些简单地场景下可以代替元类。
class Base:
def __init_subclass__(cls, **kwargs):
print(cls, kwargs)
# 当A被创建的时候, 会触发其父类的__init_subclass__
class A(Base):
pass
"""
<class '__main__.A'> {}
"""
class B(Base, name="夏色祭", age=-1):
pass
"""
<class '__main__.B'> {'name': '夏色祭', 'age': -1}
"""
所以父类的__init_subclass__里面的cls并不是父类本身，而是继承它的类。kwargs，就是额外设置的一些属性。因此我们可以实现一个属性添加器。
class Base:
def __init_subclass__(cls, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
setattr(cls, k, v)
class A(Base, name="夏色祭", age=-1, __str__=lambda self: "__str__" ):
pass
print(A.name, A.age) # 夏色祭 -1
print(A()) # __str__
除了属性添加器，我们还可以实现一个属性拦截器。
class Base:
def __init_subclass__(cls, **kwargs):
if hasattr(cls, "yoyoyo") and hasattr(cls.yoyoyo, "__code__"):
raise Exception(f"{cls.__name__}不允许定义'yoyoyo'函数")
class A(Base):
yoyoyo = 123
# 由于在创建类的时候就会触发, 所以必须加上try语句
try:
class B(Base):
def yoyoyo(self):
pass
except Exception as e:
print(e) # B不允许定义'yoyoyo'函数
有了这些元类相关的知识，我们后面在分析源码的时候就会轻松一些。
源码分析类机制与metaclass
我们说LOAD_BUILD_CLASS是将一个PyFunctionObject变成一个类，尽管它写在最前面，但实际上是需要将class A对应的PyCodeObject对象包装成一个PyFunctionObject对象之后才能执行。我们说__build_class__是用来将PyFunctionObject变成类的函数，我们来看看它长什么样子。
//python/bltinmodule.c
static PyMethodDef builtin_methods[] = {
{"__build_class__", (PyCFunction)(void(*)(void))builtin___build_class__,
METH_FASTCALL | METH_KEYWORDS, build_class_doc},
//...
//...
}
static PyObject *
builtin___build_class__(PyObject *self, PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs,
PyObject *kwnames)
{
PyObject *func, *name, *bases, *mkw, *meta, *winner, *prep, *ns, *orig_bases;
PyObject *cls = NULL, *cell = NULL;
int isclass = 0; /* initialize to prevent gcc warning */
//我们说了底层调用的是builtin___build_class__
//class A: 会被翻译成builtin.__build_class__(PyFunctionObject, "class name")
//所以这个函数至少需要两个参数
if (nargs < 2) {
//参数不足，报错，还记的这个报错信息吗？上面测试过的
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"__build_class__: not enough arguments");
return NULL;
}
//类对应的PyFunctionObject
func = args[0]; /* Better be callable */
if (!PyFunction_Check(func)) {
//如果不是PyFunctionObject，报错，这个信息有印象吗？
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"__build_class__: func must be a function");
return NULL;
}
//类对应的名字，__build_class__的时候 总要给类起一个名字吧
name = args[1];
if (!PyUnicode_Check(name)) {
//如果不是一个PyUnicodeObject，报错，这个有印象吗？
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"__build_class__: name is not a string");
return NULL;
}
//原始基类
orig_bases = _PyTuple_FromArray(args + 2, nargs - 2);
if (orig_bases == NULL)
return NULL;
//获取class的基类列表
bases = update_bases(orig_bases, args + 2, nargs - 2);
if (bases == NULL) {
Py_DECREF(orig_bases);
return NULL;
}
if (kwnames == NULL) {
meta = NULL;
mkw = NULL;
}
else {
mkw = _PyStack_AsDict(args + nargs, kwnames);
if (mkw == NULL) {
Py_DECREF(bases);
return NULL;
}
//这里获取meta
meta = _PyDict_GetItemIdWithError(mkw, &PyId_metaclass);
if (meta != NULL) {
Py_INCREF(meta);
if (_PyDict_DelItemId(mkw, &PyId_metaclass) < 0) {
Py_DECREF(meta);
Py_DECREF(mkw);
Py_DECREF(bases);
return NULL;
}
/* metaclass is explicitly given, check if it's indeed a class */
isclass = PyType_Check(meta);
}
else if (PyErr_Occurred()) {
Py_DECREF(mkw);
Py_DECREF(bases);
return NULL;
}
}
//如果meta为NULL，这意味着用户没有指定metaclass
if (meta == NULL) {
//然后尝试获取基类，如果没有基类
if (PyTuple_GET_SIZE(bases) == 0) {
//指定metaclass为type
meta = (PyObject *) (&PyType_Type);
}
//否则获取第一个继承的基类的metaclass
else {
PyObject *base0 = PyTuple_GET_ITEM(bases, 0);//拿到第一个基类
meta = (PyObject *) (base0->ob_type);//拿到第一个基类的__class__
}
Py_INCREF(meta);//meta也是一个类
isclass = 1; /* meta is really a class */
}
//如果设置了元类, 那么isclass为1, 会执行下面的代码
if (isclass) {
//既然已经选择出了元类, 那么这一步是做什么的呢?
//这一步是为了解决元类冲突的, 假设有两个继承type的元类MyType1和MyType2, 然后Base1的元类是MyType1、Base2的元类是MyType2
//那么如果class A(Base1, Base2)的话, 就会报错
//在Python中有一个要求, 假设class A(Base1, Base2, ..., BaseN), Base1的元类叫Type1、BaseN的元类叫TypeN
//那么必须满足：
/*
Type1是Type2的子类或者父类;
Type1是Type3的子类或者父类;
Type1是Type4的子类或者父类;
....
Type1是TypeN的子类或者父类;
*/
//而之所以存在这一限制, 原因就是为了避免属性冲突
winner = (PyObject *)_PyType_CalculateMetaclass((PyTypeObject *)meta,
bases);
if (winner == NULL) {
Py_DECREF(meta);
Py_XDECREF(mkw);
Py_DECREF(bases);
return NULL;
}
if (winner != meta) {
Py_DECREF(meta);
meta = winner;
Py_INCREF(meta);
}
}
/* else: meta is not a class, so we cannot do the metaclass
calculation, so we will use the explicitly given object as it is */
//寻找__prepare__方法
if (_PyObject_LookupAttrId(meta, &PyId___prepare__, &prep) < 0) {
ns = NULL;
}
//这个__prepare__方法必须返回一个mapping，如果返回None，那么默认返回一个空字典
else if (prep == NULL) {
ns = PyDict_New();
}
else {
//否则将字典返回
PyObject *pargs[2] = {name, bases};
//我们看到这里涉及到了一个函数调用, 这个函数应该有印象吧
ns = _PyObject_FastCallDict(prep, pargs, 2, mkw);
Py_DECREF(prep);
}
if (ns == NULL) {
Py_DECREF(meta);
Py_XDECREF(mkw);
Py_DECREF(bases);
return NULL;
}
if (!PyMapping_Check(ns)) {
//如果返回的不是一个字典，那么报错，这个错误等信息我们也见过了
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"%.200s.__prepare__() must return a mapping, not %.200s",
isclass ? ((PyTypeObject *)meta)->tp_name : "<metaclass>",
Py_TYPE(ns)->tp_name);
goto error;
}
//......
}
可以看到，一个简单的类定义，Python底层究竟做了多少事情啊，不过显然这还没完。
我们前面说，Python虚拟机获得了关于class的属性表(动态元信息)，比如所有的方法、属性，所以我们可以说，class的动态元信息包含了class的所有属性。但是对于这个class对象的类型是什么，应该如何创建、要分配多少内存，却没有任何的信息。而在builtin___build_class__中，metaclass正是关于class对象的另一部分元信息，我们称之为静态元信息。在静态元信息中，隐藏着所有的类对象应该如何创建的信息，注意：是所有的类对象。
从源码中我们可以看到，如果用户指定了metaclass，那么会选择指定的metaclass，如果没有指定，那么会使用第一个继承的基类的__class__作为该class的metaclass。
对于PyLongObject、PyDictObject这些Python中的实例对象，所有的元信息存储在对应的类对象中(PyLong_Type，PyDict_Type)。但是对于类对象来说，其元信息的静态元信息存储在对应的元类(PyType_Type)中，动态元信息则存储在本身的local名字空间中。但是为什么这么做呢？为什么对于类对象来说，其元信息要游离成两部分呢？都存在metaclass里面不香吗？这是因为，用户在.py文件中可以定义不同的class，这个元信息必须、且只能是动态的，所以它是不适合保存在metaclass中的，因此类对象的创建策略等这些所有class都会共用的元信息，会存储在metaclass里面。
像Python的内建对象都是Python静态提供的，它们都具备相同的接口集合(底层都是PyTypeObject结构体实例)，支持什么操作一开始就定义好了。只不过有的可以用，有的不能用。比如PyLongObject可以使用nb_add，但是PyDictObject不能。而PyDictObject可以使用mp_subscript，但是PyLongObject不可以。尽管如此，但这不影响它们的所有元信息都可以完全存储在类型对象中。但是用户自定义的class对象，接口是动态的，不可能在metaclass中静态指定。
既然创建了元类，那么下面显然就开始调用了。通过函数 PyObject_Call 调用。
//Objects/call.c
PyObject *
PyObject_Call(PyObject *callable, PyObject *args, PyObject *kwargs)
{
//...
else {
//调用了tp_call，指向type_call
call = callable->ob_type->tp_call;
if (call == NULL) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError, "'%.200s' object is not callable",
callable->ob_type->tp_name);
return NULL;
}
//......
}
}
//Objects/typeobject.c
static PyObject *
type_call(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
PyObject *obj;
if (type->tp_new == NULL) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"cannot create '%.100s' instances",
type->tp_name);
return NULL;
}
//调用tp_new申请内存
obj = type->tp_new(type, args, kwds);
obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type, obj, NULL);
if (obj == NULL)
return NULL;
//如果是PyType_Type, 那么执行完__new__之后直接返回
if (type == &PyType_Type &&
PyTuple_Check(args) && PyTuple_GET_SIZE(args) == 1 &&
(kwds == NULL ||
(PyDict_Check(kwds) && PyDict_GET_SIZE(kwds) == 0)))
return obj;
//还记得我们之前说过, __new__里面一定要返回类的实例对象, 否则是不会执行__init__函数的
//从这里我们也看到了, 如果obj的类型不是对应的类、或者其子类, 那么直接返回
if (!PyType_IsSubtype(Py_TYPE(obj), type))
return obj;
//然后获取obj的类型
type = Py_TYPE(obj);
//如果存在__init__函数, 那么执行构造函数
if (type->tp_init != NULL) {
int res = type->tp_init(obj, args, kwds);
if (res < 0) {
assert(PyErr_Occurred());
Py_DECREF(obj);
obj = NULL;
}
else {
assert(!PyErr_Occurred());
}
}
//执行完构造函数之后, 再将实例对象返回
//注意: 执行了__init__说明obj是实例对象, 如果obj是类对象, 那么是不会走到这里来的
//执行完元类的__new__之后就返回了
return obj;
}
tp_new指向type_new，这个type_new是我们创建class对象的第一案发现场。我们看一下type_new的源码，位于 Objects/typeobject.c 中，这个函数的代码比较长，我们会有删减，像那些检测的代码我们就省略掉了。
static PyObject *
type_new(PyTypeObject *metatype, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
//都是类的一些动态元信息
PyObject *name, *bases = NULL, *orig_dict, *dict = NULL;
PyObject *qualname, *slots = NULL, *tmp, *newslots, *cell;
PyTypeObject *type = NULL, *base, *tmptype, *winner;
PyHeapTypeObject *et;
PyMemberDef *mp;
Py_ssize_t i, nbases, nslots, slotoffset, name_size;
int j, may_add_dict, may_add_weak, add_dict, add_weak;
_Py_IDENTIFIER(__qualname__);
_Py_IDENTIFIER(__slots__);
_Py_IDENTIFIER(__classcell__);
//如果metaclass是type的话
if (metatype == &PyType_Type) {
//获取位置参数和关键字参数个数
const Py_ssize_t nargs = PyTuple_GET_SIZE(args);
const Py_ssize_t nkwds = kwds == NULL ? 0 : PyDict_GET_SIZE(kwds);
//位置参数为1，关键字参数为0，你想到了什么
//type(xxx)，是不是这个呀
if (nargs == 1 && nkwds == 0) {
PyObject *x = PyTuple_GET_ITEM(args, 0);
Py_INCREF(Py_TYPE(x));
//这显然是初学Python的时候，就知道的，查看一个变量的类型。
//获取类型之后直接返回
return (PyObject *) Py_TYPE(x);
}
//如果上面的if不满足，会走这里，表示现在不再是查看类型了，而是创建类
//而这里要求位置参数必须是3个，否则报错。
//我们知道type查看类型，输入一个参数即可，但是创建类需要3个
if (nargs != 3) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"type() takes 1 or 3 arguments");
return NULL;
}
}
/* Check arguments: (name, bases, dict) */
//现在显然是确定参数类型，对于type来说，你传递了三个参数，但是这三个参数是有类型要求的
//必须是PyUnicodeObject、PyTupleObject、PyDictObject
if (!PyArg_ParseTuple(args, "UO!O!:type.__new__", &name, &PyTuple_Type,
&bases, &PyDict_Type, &orig_dict))
/*
type(123, (object, ), {}) # TypeError: type.__new__() argument 1 must be str, not int
type("xx", [object], {}) # TypeError: type.__new__() argument 2 must be tuple, not list
type("xx", (object, ), []) # TypeError: type.__new__() argument 3 must be dict, not list
*/
return NULL;
//处理bases为空的情况，另外我们使用class关键字定义类，本质上会转为type定义类的方式
nbases = PyTuple_GET_SIZE(bases);
if (nbases == 0) {
//如果发现我们没有继承基类，那么在Python3中会默认继承object
base = &PyBaseObject_Type; //base设置为object
bases = PyTuple_Pack(1, base); //bases设置为(object,)
if (bases == NULL)
return NULL;
nbases = 1;
}
else {
_Py_IDENTIFIER(__mro_entries__);
//如果我们继承了基类
//那么循环遍历bases
for (i = 0; i < nbases; i++) {
//拿到每一个基类
tmp = PyTuple_GET_ITEM(bases, i);
//如果是PyType_Type类型，进行下一次循环
if (PyType_Check(tmp)) {
continue;
}
if (_PyObject_LookupAttrId(tmp, &PyId___mro_entries__, &tmp) < 0) {
return NULL;
}
if (tmp != NULL) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"type() doesn't support MRO entry resolution; "
"use types.new_class()");
Py_DECREF(tmp);
return NULL;
}
}
/* Search the bases for the proper metatype to deal with this: */
//寻找父类的metaclass, 就是我们之前说的解决元类冲突所采取的策略
winner = _PyType_CalculateMetaclass(metatype, bases);
if (winner == NULL) {
return NULL;
}
if (winner != metatype) {
if (winner->tp_new != type_new) /* Pass it to the winner */
return winner->tp_new(winner, args, kwds);
metatype = winner;
}
/* Calculate best base, and check that all bases are type objects */
//确定最佳base，存储在PyTypeObject *base中
base = best_base(bases);
if (base == NULL) {
return NULL;
}
Py_INCREF(bases);
}
/* Use "goto error" from this point on as we now own the reference to "bases". */
dict = PyDict_Copy(orig_dict);
if (dict == NULL)
goto error;
//处理用户定义了__slots__属性的逻辑，一旦程序猿定义了__slots__, 那么类的实例对象就没有属性字典了
slots = _PyDict_GetItemIdWithError(dict, &PyId___slots__);
nslots = 0;
add_dict = 0;
add_weak = 0;
may_add_dict = base->tp_dictoffset == 0;
may_add_weak = base->tp_weaklistoffset == 0 && base->tp_itemsize == 0;
if (slots == NULL) {
//.....
}
else {
//.....
}
/* Allocate the type object */
//为class对象申请内存
type = (PyTypeObject *)metatype->tp_alloc(metatype, nslots);
if (type == NULL)
goto error;
/* Keep name and slots alive in the extended type object */
et = (PyHeapTypeObject *)type;
Py_INCREF(name);
et->ht_name = name;
et->ht_slots = slots;
slots = NULL;
/* 初始化tp_flags */
type->tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_HEAPTYPE |
Py_TPFLAGS_BASETYPE;
if (base->tp_flags & Py_TPFLAGS_HAVE_GC)
type->tp_flags |= Py_TPFLAGS_HAVE_GC;
//设置PyTypeObject中的各个域
type->tp_as_async = &et->as_async;
type->tp_as_number = &et->as_number;
type->tp_as_sequence = &et->as_sequence;
type->tp_as_mapping = &et->as_mapping;
type->tp_as_buffer = &et->as_buffer;
type->tp_name = PyUnicode_AsUTF8AndSize(name, &name_size);
if (!type->tp_name)
goto error;
if (strlen(type->tp_name) != (size_t)name_size) {
PyErr_SetString(PyExc_ValueError,
"type name must not contain null characters");
goto error;
}
/* 设置基类和基类列表 */
type->tp_bases = bases;
bases = NULL;
Py_INCREF(base);
type->tp_base = base;
/* 设置属性表 */
Py_INCREF(dict);
type->tp_dict = dict;
//设置__module__
if (_PyDict_GetItemIdWithError(dict, &PyId___module__) == NULL) {
if (PyErr_Occurred()) {
goto error;
}
tmp = PyEval_GetGlobals();
if (tmp != NULL) {
tmp = _PyDict_GetItemIdWithError(tmp, &PyId___name__);
if (tmp != NULL) {
if (_PyDict_SetItemId(dict, &PyId___module__,
tmp) < 0)
goto error;
}
else if (PyErr_Occurred()) {
goto error;
}
}
}
//设置__qualname__，即"全限定名"
qualname = _PyDict_GetItemIdWithError(dict, &PyId___qualname__);
//......
//如果自定义的class中重写了__new__方法，将__new__对应的函数改造为static函数
tmp = _PyDict_GetItemIdWithError(dict, &PyId___new__);
if (tmp != NULL && PyFunction_Check(tmp)) {
tmp = PyStaticMethod_New(tmp);
if (tmp == NULL)
goto error;
if (_PyDict_SetItemId(dict, &PyId___new__, tmp) < 0) {
Py_DECREF(tmp);
goto error;
}
Py_DECREF(tmp);
}
else if (tmp == NULL && PyErr_Occurred()) {
goto error;
}
//设置__init_subclass__，如果子类继承了父类，那么会触发父类的__init_subclass__方法
tmp = _PyDict_GetItemIdWithError(dict, &PyId___init_subclass__);
if (tmp != NULL && PyFunction_Check(tmp)) {
tmp = PyClassMethod_New(tmp);
if (tmp == NULL)
goto error;
if (_PyDict_SetItemId(dict, &PyId___init_subclass__, tmp) < 0) {
Py_DECREF(tmp);
goto error;
}
Py_DECREF(tmp);
}
else if (tmp == NULL && PyErr_Occurred()) {
goto error;
}
//设置__class_getitem__，这个是什么？类似于__getitem__
//__class_getitem__支持通过 类["xxx"] 的方式访问
tmp = _PyDict_GetItemIdWithError(dict, &PyId___class_getitem__);
//......
//为class对象对应的instance对象设置内存大小信息
type->tp_basicsize = slotoffset;
type->tp_itemsize = base->tp_itemsize;
type->tp_members = PyHeapType_GET_MEMBERS(et);
//......
//调用PyType_Ready对class对象进行初始化
if (PyType_Ready(type) < 0)
goto error;
/* Put the proper slots in place */
fixup_slot_dispatchers(type);
if (type->tp_dictoffset) {
et->ht_cached_keys = _PyDict_NewKeysForClass();
}
if (set_names(type) < 0)
goto error;
if (init_subclass(type, kwds) < 0)
goto error;
Py_DECREF(dict);
return (PyObject *)type;
error:
Py_XDECREF(dict);
Py_XDECREF(bases);
Py_XDECREF(slots);
Py_XDECREF(type);
return NULL;
}
Python虚拟机首先会将类名、基类列表和属性表从tuple对象中解析出来，然后会基于基类列表及传入的metaclass(参数metatype)确定最佳的metaclass和base。
随后，python虚拟机会调用metatype->tp_alloc尝试为要创建的类对象分配内存。这里需要注意的是，在PyType_Type中，我们发现tp_alloc是一个NULL，这显然不正常。但是不要忘记，我们之前提到，在Python进行初始化时，会对所有的内建对象通过PyType_Ready进行初始化，在这个初始化过程中，有一项动作就是从基类继承各种操作。由于type.__bases__中的第一个基类是object，所以type会继承object中的tp_alloc操作，即 PyType_GenericAlloc 。对于我们的任意继承自object的class对象来说， PyType_GenericAlloc 将申请metatype->tp_basicsize + metatype->tp_itemsize大小的内存空间。从PyType_Type的定义中我们看到，这个大小实际就是 sizeof(PyHeapTypeObject) + sizeof(PyMemerDef) 。因此在这里应该就明白了PyHeapTypeObject这个老铁到底是干嘛用的了，之前因为偏移量的问题，折腾了不少功夫，甚至让人觉得这有啥用啊，但是现在意识到了，这个老铁是为用户自定义class准备的。
接下来就是设置class对象的各个域，其中包括了在tp_dict上设置属性表，也就是__dict__。另外注意的是，这里还计算了类对象对应的实例对象所需要的内存大小信息，换言之，我们类创建一个实例对象时，需要为这个实例对象申请多大的内存空间呢？对于任意继承object的class对象来说，这个大小为PyBaseObject_Type->tp_basicsize + 16。其中的16是2 * sizeof(PyObject *)。为什么后面要跟着两个PyObject *的空间，因为这些空间的地址被设置给了 tp_dictoffset 和 tp_weaklistoffset 了呢？这一点将在下一篇博客中进行解析，它是和实例对象的属性字典密切相关的。
最后，Python虚拟机还会调用PyType_Ready对class定义的类对象(这里简称class对象)进行和内建对象一样的初始化动作，到此class对象才算正式创建完毕。那么内建对象和class对象在内存布局上面有什么区别呢？毕竟都是类对象。
本质上，无论用户自定义的class对象还是内建对象，在Python虚拟机内部，都可以用一个PyTypeObject来表示。但不同的是，内建对象的PyTypeObject以及与其关联的PyNumberMethods等属性的内存位置都是在编译时确定的，它们在内存中的位置是分离的。而用户自定义的class对象的PyTypeObject和PyNumberMethods等内存位置是连续的，必须在运行时动态分配内存。
现在我们算是对python中可调用(callable)这个概念有一个感性认识了，在python中可调用这个概念是一个相当通用的概念，不拘泥于对象、大小，只要类型对象定义了tp_call操作，就能进行调用操作。我们已经看到，python中的对象class对象是调用metaclass创建。那么显然，调用class对象就能得到实例对象。
小结
这一次我们介绍了自定义的类在底层是如何实现的，但是关于类的知识点还有很多，比如：魔法方法、描述符等等，我们可能还需要两到三篇来进行介绍。