什么是ORM？
ORM的英文全称是“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，从字面上直接理解，就是把“关系”给“对象”化。
对应到数据库，我们知道关系数据库（例如Mysql）的特征就是数据与数据之间存在各种各样的“关系”，这种“关系”是由Table(表)来维护和表现的。
ORM就是把关系数据库的一个"表"映射成一个"类"，然后给"类"添加各种各样的方法（比如增删改查）。
也就是说，我们要完成这样的设计：user可以根据实际需求（表的定义，比如包括哪些数据字段等）把通过ORM把"表"(table)设计成一个"类"(class)，这就需要用到Metaclass的特性: 动态的创建类(class)
这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。
要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为我们知道，在数据库使用过程中，Mysql的“表”是由User来创建的；对应过来，那么“表”对应的类也是应该由User来创建的。
让我们来尝试编写一个ORM框架。
编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。
先搞清楚user会如何使用这个ORM框架：使用这个ORM框架，创建一个Customer类来操作对应的数据库表customer，我们期待他写出这样的代码：
class Customer(Model):
# 定义类的属性到列的映射：
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')
# 创建一个实例：
u = Customer(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()
其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的。显然，save()等方法应该由ORM提供，这样既安全又使得user不用重复定义这些方法。具体实现上，save()等全部由metaclass和基类Model自动完成。虽然metaclass和基类Model的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。
现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。
首先搞清楚我们应该做的工作：
-
1. 既然要使得user能够通过继承Model，实现动态的创建类，那么必然要在ModelMetaclass中实现动态类的创建（比如能实现类Cutomer中的定义的attr属性们）
-
2. 在基类Model中实现save等方法。
首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：
class Field(object):
def __init__(self, name, column_type):
self.name = name
self.column_type = column_type
def __str__(self):
return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)
在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：
class StringField(Field):
def __init__(self, name):
super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')
class IntegerField(Field):
def __init__(self, name):
super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')
下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name=='Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
print('Found model: %s' % name)
mappings = dict()
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
当用户定义一个class Customer(Model)时，Python解释器首先在当前类Customer的定义中查找metaclass，如果没有找到，就继续在父类Model中查找metaclass，找到了，就使用Model中定义的metaclass的ModelMetaclass来创建Customer类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。
在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：
-
排除掉对Model类的修改（肯定要避免user通过调用ModelMetaclass来修改我们定义好的基类Model）；
-
在当前类（比如Customer）中查找user定义的类(也就是例子中的Customer)的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类(Customer)的属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性，也就是说保证Customer这个类里没有id,name等属性，从而不会影响Customer的实例的值; 这里之所以为了避免出现实例与类的同名属性，既避免运行时错误，是因为当出现类和实例的同名属性时，python会优先调用实例属性，如果没有的话则会调用类的属性，但是有时当实例属性不存在时，我们并不希望用户能调用到这个同名的类属性，比如当实例属性被删除时，再用相同的名字，就访问到了类属性了。因此才这么做）；
-
把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。
以及基类Model：
class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
def save(self):
fields = []
params = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v.name)
params.append('?')
args.append(getattr(self, k, None))
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
print('SQL: %s' % sql)
print('ARGS: %s' % str(args))
在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。
我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。
编写代码试试：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()
输出如下：
Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]
可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。
最终，我们实现了关系型数据库的ORM框架，user可以通过继承Model类，把各种各样的表写成对象，进行操作。
总结一下，通过ORM的这个例子，我们可以看出Metaclass的作用总结起来就三点：
1. 拦截类的创建
2. 修改类
3. 返回修改之后的类
参考链接：
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