Python黑魔法：元類
術語「元編程」指的是程序具有編寫或操縱其自身作為它們資料的潛力。Python支持稱為元類的類的元編程。
元類是一個深奧的面向對象編程（OOP）概念，隱藏在幾乎所有的Python代碼之後。無論你是否意識到它的存在，你都一直在使用它們。大多數情況下，你並不需要了解它。而且大多數Python程序員也很少用到，但是某些情況下你就不得不考慮使用元類。
當你有需要時，Python提供了一種不是所有面向對象語言都支持的功能：你可以深入了解其內部並自定義元類。使用定製元類經常會存在爭議，正如Python大咖，創作了Python之禪的蒂姆·彼得斯所言：
「元類比99％的用戶所憂慮的東西具有更深的魔法。如果你猶豫考慮是否需要它們，那麼實質上你不會需要它們（實際需要它們的人確信他們確實需要，並且不需要進行任何解釋）。「 —— 蒂姆·彼得斯
眾多Pythonistas（即Python發燒友所熟知的Python大咖）認為你永遠不應該使用自定義元類。這樣說可能會有點極端，但大部分情況下自定義元類並不是必需的。如果一個問題不是很明顯是否需要它們，那麼如果以一種更簡單的方式解決問題，代碼可能會更乾淨，更具有可讀性。
儘管如此，理解Python元類還是很有必要，因為它可以更好地理解Python類的內部實現。你永遠不知道：你可能有一天會發現自己處於這樣一種情況，即你確切明白自定義元類就是你想要的。
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舊式類VS新式類
在Python範疇，一個類可以是兩種類型之一。官方術語並沒有對此進行確認，所以它們被非正式地稱為舊式類和新式類。
舊式類
對於舊式類，類（class）和類型（type）並不完全相同。一個舊式類的實例總是繼承自一個名為instance的內置類型。如果obj是舊式類的實例，那麼obj.__class__就表示該類，但type(obj)始終是instance類型。以下示例來自Python 2.7：
新式類
新式類統一了類（class）和類型（type）的概念。如果obj是新式類的實例，type(obj)則與obj.__class__相同：
類型（Type）和類（Class）
在Python 3中，所有類都是新式類。因此，Python 3可以交換一個引用對象的類型和類。
注意：在Python 2中，默認所有類都是舊式類。在Python 2.2之前，根本不支持新式類。從Python 2.2開始，可以創建新式類，但必須明確聲明它為新式類。
請記住，在Python中，一切都是對象。類也是對象。所以一個類（class）必須有一個類型（type）。那麼類的類型是什麼呢？
考慮下面的代碼：
X的類型，正如你所想的，是類Foo，但Foo的類型，即類本身是type。一般來說，任何新式類的類型都是type。
您熟悉的內置類的類型也是type：
就此而言，type的類型也是type（是的，確實如此）：
type是一個元類，任何類都是它的實例。就像一個普通的對象是一個類的實例一樣，Python中的任何新式類以及Python 3中的任何類都是type元類的一個實例。
綜上所述：
x是類
Foo
的一個實例。
Foo是type元類的一個實例。
type也是type元類的一個實例，所以它是它自己的一個實例。
動態定義類
內置type()函數在傳遞了一個參數時將返回一個對象的類型。對於新式類，通常與對象的__class__屬性相同：
你也可以傳遞三個參數type(<name>, <bases>, <dct>)調用type()：
<name>指定類名稱，將成為該類的__name__屬性。
<bases>指定繼承類的基類元組，將成為該類的__bases__屬性。
<dct>指定包含類主體定義的名稱空間字典，將成為該類的__dict__屬性。
以這種方式調用type()將創建一個type元類的新實例。換句話說，它動態地創建了一個新的類。
在下面每個示例中，前面的代碼片段使用type()動態地定義了一個類，後面的代碼片斷使用常用的class語句定義了類。在每種情況下，這兩個代碼片段在功能上是一樣的。
示例1
在第一個示例中，傳遞給type()的參數<bases>和<dct>都是空的,沒有指定任何父類的繼承，並且初始在命名空間字典中沒有放置任何內容。這或許是最簡單的類的定義：
這裡，<bases>是一個具有單個元素Foo的元組，指定了Bar繼承的父類。一個名為attr的屬性最初放置在命名空間字典中：
示例3
這一次，<bases>又是空的。兩個對象通過<dct>參數放置在命名空間字典中。第一個是屬性attr，第二個是函數attr_val，該函數將成為已定義類的一個方法：
示例4
上面僅用Python中的lambda定義一個非常簡單的函數。在下面的例子中，外部先定義了一個稍微複雜的函數f，然後在命名空間字典中通過函數名f分配給attr_val：
自定義元類
重新思考一下先前的這個例子：
表達式Foo()創建一個新的類Foo的實例。當解釋器遇到Foo()，將按一下順序進行解析：
調用Foo父類的__call__()方法。由於Foo是標準的新式類，它的父類是type元類，所以type的__call__()方法被調用。
__call__()方法按以下順序進行調用：
__new__()
__init__()
如果Foo沒有定義__new__()和__init__()，那麼將調用Foo父類的默認方法。但是如果Foo定義這些方法，就會覆蓋來自父類的方法，這就允許在實例化Foo時可以自定義行為。
在下面的代碼中，定義了一個自定義方法new()，並將它賦值給Foo的__new__()方法：
這會修改類Foo的實例化行為：每次Foo創建實例時，默認情況下都會將名為attr的屬性進行初始化，將該屬性設置為100。（類似於這樣的代碼通常會出現在__init__()方法中，不會出現在__new__()方法里，這個例子僅為演示目的而設計。）
現在，正如前面重申的那樣，類也是對象。假設你想類似地在創建類Foo時自定義實例化行為。如果你要遵循上面的模式，則需要再次定義一個自定義方法，並將其指定為類Foo的實例的__new__()方法。Foo是type元類的一個實例，所以代碼如下所示：
阿偶，你可以看到，不能重新指定元類type的__new__()方法。Python不允許這樣做。
可以這麼講，type是派生所有新式類的元類。無論如何，你真的不應該去修改它。但是，如果你想自定義一個類的實例化，那麼有什麼辦法呢？
一種可能的解決方案是自定義元類。本質上，不是去試圖修改type元類，而是定義自己派生於type的元類，然後對其進行修改。
第一步是定義派生自type的元類，如下：
頭部定義class Meta(type):指定了Meta派生自type。既然type是元類，那Meta也是一個元類。
請注意，重新自定義了Meta的__new__()方法。因為不可能直接對type元類進行此類操作。__new__()方法執行以下操作：
經由super()指代的（type）元類的__new__()方法實際創建一個新的類
將自定義屬性attr分配給類，並設置值為100
返回新創建的類
現在實現代碼的另一半：定義一個新類Foo，並指定其元類為自定義元類Meta，而不是標準元類type。可以通過在類定義中使用關鍵字metaclass完成，如下所示：
瞧！ Foo已經自動擁用了從Meta元類的屬性attr。當然，你定義的任何其他類也會如此：
就像一個類作為創建對象的模板一樣，一個元類可以作為創建類的模板。元類有時被稱為類工廠。
比較以下兩個示例：
對象工廠
：
類工廠
：
真的是必要的嗎？
就像上面的類工廠的例子一樣簡單，它是metaclasses如何工作的本質。它們允許定製類的實例化。
儘管如此，僅僅為了賦予每個新創建的類的自定義屬性attr，確實有點小題大做。你真的需要一個metaclass來實現嗎？
在Python中，至少有其他一些方法可以實現同樣的效果：
簡單的繼承
：
類裝飾器
：
結論
正如蒂姆·彼得斯建議的，元類可以很容易地作為一種「尋找解決問題的方案」，通常不需要創建自定義元類。如果手頭上的問題能夠以更簡單的方式解決，那或許就應該採用。儘管如此，了解元類有助於理解Python的類，並能夠識別元類是否是工作中真正適合使用的工具。
英文原文：https://realpython.com/python-metaclasses/
譯者：Vincent
※Python"ipaddress" 模塊之概述
※Pip10已正式發布
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