假设我们正在实现一个元类,该元类在实例化该类之前需要知道方法的解析顺序。
class Meta(type):
def __new__(cls, name, bases, namespace):
mro = ...
是否有一种内置的方法来计算mro,这是重新实现C3算法以外的方法?
更简单的方法是只创建一个临时类,提取它__mro__
,计算您的东西,然后创建真实的元类:
class Meta(type):
def __new__(metacls, name, bases, namespace):
tmp_cls = super().__new__(metacls, name, bases, namespace)
mro = tmp_cls.__mro__
del tmp_cls # Not actually needed, just to show you are done with it.
...
# do stuff
...
new_class = super().__new__(metacls, name, bases, namespace)
...
return new_class
假定无法完成,因为对层次结构中某些超类的元类产生了疯狂的副作用-同样的想法,但是在执行操作之前将基础中的类克隆为“存根”类-但可能,重新实现C3算法比这更容易-并且肯定更有效,因为对于每个类,您将创建N ** 2个存根超类,其中N是您的类层次结构的深度(可以缓存的深度应为您选择此路线)。
无论如何,它的代码可能是这样的:
stub_cache = {object: object}
def get_stub_class(cls):
# yields an mro-equivalent with no metaclass side-effects.
if cls is object:
return object
stub_bases = []
for base in cls.__bases__:
stub_bases.append(get_stub_class(base))
if cls not in stub_cache:
stub_cache[cls] = type(cls.__name__, tuple(stub_bases), {})
return stub_cache[cls]
def get_future_mro(name, bases):
stub_bases = tuple(get_stub_class(base) for base in bases)
stub_cls = type(name, stub_bases, {})
reversed_cache = {value:key for key, value in stub_cache.items()}
return [reversed_cache[mro_base] for mro_base in stub_cls.__mro__[1:]]
class Meta(type):
def __new__(metacls, name, bases, namespace):
mro = get_future_mro(name, bases)
print(mro)
return super().__new__(metacls, name, bases, namespace)
(此方法适用于我在交互模式下尝试过的基本情况-但可能存在多个元类等未涵盖的复杂边缘情况)
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