是否有人在Python /其他语言中使用元元类/元元元类？

Question

我最近在python中发现了metaclasses。

基本上在python元类是创建一个类的类。有很多有用的理由你为什么要这么做 - 例如任何类的初始化。在工厂注册类，对属性进行复杂的验证，改变继承的工作方式等等。所有这些都变得不仅可能而且简单。

但是在Python中，元类也是普通类。于是，我开始想，如果抽象可以有效走得更高，而且在我看来，它可以和：

• 元类对应于或实现某种模式中的角色（如GOF模式语言）。
• 一元元类是模式本身（如果我们允许它来创建的代表抽象的角色，而不仅仅是一个单一的类类的元组）
• 的元元元类是模式工厂，相当于到GOF模式分组，例如创造型，结构型，行为型。一个工厂，你可以描述某种类型的问题，它会给你一组解决它的类。
• meta-meta-meta-class（尽我所能），是一个模式工厂工厂，一个工厂，你可能可以描述你的问题的类型，它会给你一个模式工厂问。

我发现这个网上的一些东西，但大多不是非常有用。一个问题是不同的语言对元类的定义略有不同。

有没有其他人这样使用元类在python /其他地区，或该用在野外，或者想过见过？其他语言中的类似物是什么？例如。在C++中，模板递归有多深？

我非常希望进一步研究它。

Answer 1

Smalltalk中的类系统是一个有趣的研究。在Smalltalk中，一切都是一个对象，每个对象都有一个类。这并不意味着层次结构趋于无穷大。如果我没记错的话，它会是这样的：

5 - >整数 - > Integer类 - >元类 - >元类类 - >元类 - > ...（它循环）

在哪里 ' - >'表示“是一个实例”。

Answer 2

回答你的问题：没有。

随意进一步研究。

但是请注意，你已经与代码混为一谈设计模式（这只是想法），（这是一个实现）。

良好的代码往往反映了一些联锁设计模式。没有简单的方法来形式化这个。你可以做的最好的是一张不错的图片，写得很好的文档，以及反映各种设计模式的方法名称。

还要注意的是一个元类是一类。这是一个循环。没有更高层次的抽象。那时，它只是意图。元元类的概念并不多 - 它是元类的元类，这是愚蠢的，但在技术上是可能的。然而，这只是一个阶级。

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编辑

“是创建元类真的这么傻？如何其效用突然冒了出来班？”

创建类的类很好。这是非常多的。目标类是元类或抽象超类或具体类的事实并不重要。元类创建类。他们可能会制造其他的元类，这很奇怪，但它们仍然只是构成类的元类。

实用程序“突然”耗尽，因为在创建另一个元类的元类中没有您需要（或甚至可以写入）的实际事物。并不是它“突然”变得愚蠢。这是没有用的。

随着我的种子，随时研究它。例如，实际上编写一个构建另一个元类的元类。玩的开心。那里可能有用处。

面向对象的一点是编写模拟真实世界实体的类定义。因此，元类有时很容易定义几个相关类的交叉方面。 （这是做一些面向方面编程的一种方法。）这是一个元类实际上可以做到的事情;这是一个可以容纳一些功能的地方，如__new__()，这些功能并不属于课程本身的适当部分。

Answer 3

这让我想起了一些人似乎在做一个“模式的通用实现”的永恒追求。就像可以创建任何对象的工厂（including another factory）或通用依赖注入框架一样，它的管理要复杂得多，而不是简单地编写实际上确实是的代码。

当我管理Zend Framework项目时，我不得不将处理抽象的人处理成肚脐眼。我拒绝了一些建议，以创建没有做任何事情的组件，它们只是GoF模式的神奇实现，好像模式本身就是一个目标，而不是达到目标的手段。

抽象的收益递减点。一些抽象是很好的，但最终你需要编写一些有用的代码。

否则它只是turtles all the way down。

Answer 4

在2007年编程语言会议历史中，Simon Peyton Jones评论说Haskell允许使用类型类进行元编程，但是它的真正的乌龟一直在下降。你可以在Haskell中使用meta-meta-meta等程序，但是他从来没有听说过任何使用超过3级间接寻址的人。

Guy Steele指出它在Lisp和Scheme中是一样的。你可以使用反引号和evals来进行元编程（你可以将反引号看作是一个Python lambda，但是），但是他从来没有看到使用过3个反引号。

想必他们已经看到了比你或我曾经有过的更多的代码，所以它只是略微夸张地说，没有人超越了meta的三个层次。

如果你仔细想想，大多数人都不会使用元编程，并且两个级别都很难包围你的头。我猜想三个几乎是不可能的，而最后一个尝试四个的人最终会进入一个避难所。

Answer 5

从我第一次了解Python中的元类开始，我一直在想“元元类可以做什么？”。这至少在10年前 - 现在，就在几个月前，对我来说很清楚，Python类创建中有一种机制实际上涉及到“元元”类。因此，有可能设法想象一些用途。

回顾Python中的对象实例化：每当使用与调用普通函数相同的语法“调用”它的类来实例化Python中的对象时，该类的__new__和__init__。什么“编排”这些方法在课堂上的调用恰恰是课程的'类别'__call__方法。通常当用Python写元类时，元类的__new__或__init__方法是自定义的。

所以，事实证明，通过写“元元”级一个可以自定义其__call__方法，从而控制其参数传递和元类的__new__和__init__方法，如果一些其他的代码被调用之前和之后。最终发现的结果是，metcalsses本身通常是硬编码的，即使在非常大的项目中，也只需少数几个（如果有的话）。因此，任何可能在“meta meta”调用中完成的定制通常都是直接在元类本身上完成的。

而它们，还有那些其他较少用于Python元类的用法 - 可以在元类中定制__add__方法，以便它们定义的类是“可添加的”，并创建派生类，将两个添加的类作为超类。该机制对元类也是完全有效的 - 因此，我们只是“有一些实际的代码”，它遵循一个“meta-meta”类的例子，它允许通过将类添加到类声明中来构造类的“元类” ：

class MM(type): 
    def __add__(cls, other): 
     metacls = cls.__class__ 
     return metacls(cls.__name__ + other.__name__, (cls, other), {}) 

class M1(type, metaclass=MM): 
    def __new__(metacls, name, bases, namespace): 
     namespace["M1"] = "here" 
     print("At M1 creation") 
     return super().__new__(metacls, name, bases, namespace) 

class M2(type, metaclass=MM): 
    def __new__(metacls, name, bases, namespace): 
     namespace["M2"] = "there" 
     print("At M2 creation") 
     return super().__new__(metacls, name, bases, namespace) 

，我们可以看到交互式控制台上工作：通过允许

In [22]: class Base(metaclass = M1 + M2): 
    ...:  pass 
    ...: 
At M1 creation 
At M2 creation 

注意的是Python不同的元类通常很难结合起来，这其实是有用的用户自制元类与库或stdlib结合使用，而不必将其明确声明为前者的父代：

In [23]: import abc 

In [24]: class Combined(metaclass=M1 + abc.ABCMeta): 
    ...:  pass 
    ...: 
At M1 creation