Python 的 enum 模块源码分析
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python 的 enum 模块源码分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
博客:zhihu.com/people/hong-wei-peng
要想阅读这部分,需要对元类编程有所了解。
成员名不允许重复
这部分我的第一个想法是去控制__dict__
中的 key 。但这样的方式并不好,__dict__
范围大,它包含该类的所有属性和方法。而不单单是枚举的命名空间。我在源码中发现 enum 使用另一个方法。通过 __prepare__
魔术方法可以返回一个类字典实例,在该实例 使用__prepare__
魔术方法自定义命名空间,在该空间内限定成员名不允许重复。
# 自己实现
class _Dict(dict):
def __setitem__(self, key, value):
if key in self:
raise TypeError('Attempted to reuse key: %r' % key)
super().__setitem__(key, value)
class MyMeta(type):
@classmethod
def __prepare__(metacls, name, bases):
d = _Dict()
return d
class Enum(metaclass=MyMeta):
pass
class Color(Enum):
red = 1
red = 1 # TypeError: Attempted to reuse key: 'red'
再看看 Enum 模块的具体实现:
class _EnumDict(dict):
def __init__(self):
super().__init__()
self._member_names = []
...
def __setitem__(self, key, value):
...
elif key in self._member_names:
# descriptor overwriting an enum?
raise TypeError('Attempted to reuse key: %r' % key)
...
self._member_names.append(key)
super().__setitem__(key, value)
class EnumMeta(type):
@classmethod
def __prepare__(metacls, cls, bases):
enum_dict = _EnumDict()
...
return enum_dict
class Enum(metaclass=EnumMeta):
...
模块中的_EnumDict
创建了_member_names
列表来存储成员名,这是因为不是所有的命名空间内的成员都是枚举的成员。比如 __str__
, __new__
等魔术方法就不是了,所以这边的 __setitem__
需要做一些过滤:
def __setitem__(self, key, value):
if _is_sunder(key): # 下划线开头和结尾的,如 _order__
raise ValueError('_names_ are reserved for future Enum use')
elif _is_dunder(key): # 双下划线结尾的, 如 __new__
if key == '__order__':
key = '_order_'
elif key in self._member_names: # 重复定义的 key
raise TypeError('Attempted to reuse key: %r' % key)
elif not _is_descriptor(value): # value得不是描述符
self._member_names.append(key)
self._last_values.append(value)
super().__setitem__(key, value)
模块考虑的会更全面。
每个成员都有名称属性和值属性
上述的代码中,Color.red 取得的值是 1。而 eumu 模块中,定义的枚举类中,每个成员都是有名称和属性值的;并且细心的话还会发现 Color.red 是 Color 的示例。这样的情况是如何来实现的呢。
还是用元类来完成,在元类的 __new__
中实现,具体的思路是,先创建目标类,然后为每个成员都创建一样的类,再通过 setattr 的方式将后续的类作为属性添加到目标类中,伪代码如下:
def __new__(metacls, cls, bases, classdict):
__new__ = cls.__new__
# 创建枚举类
enum_class = super().__new__()
# 每个成员都是cls的示例,通过setattr注入到目标类中
for name, value in cls.members.items():
member = super().__new__()
member.name = name
member.value = value
setattr(enum_class, name, member)
return enum_class
来看下一个可运行的demo:
class _Dict(dict):
def __init__(self):
super().__init__()
self._member_names = []
def __setitem__(self, key, value):
if key in self:
raise TypeError('Attempted to reuse key: %r' % key)
if not key.startswith("_"):
self._member_names.append(key)
super().__setitem__(key, value)
class MyMeta(type):
@classmethod
def __prepare__(metacls, name, bases):
d = _Dict()
return d
def __new__(metacls, cls, bases, classdict):
__new__ = bases[0].__new__ if bases else object.__new__
# 创建枚举类
enum_class = super().__new__(metacls, cls, bases, classdict)
# 创建成员
for member_name in classdict._member_names:
value = classdict[member_name]
enum_member = __new__(enum_class)
enum_member.name = member_name
enum_member.value = value
setattr(enum_class, member_name, enum_member)
return enum_class
class MyEnum(metaclass=MyMeta):
pass
class Color(MyEnum):
red = 1
blue = 2
def __str__(self):
return "%s.%s" % (self.__class__.__name__, self.name)
print(Color.red) # Color.red
print(Color.red.name) # red
print(Color.red.value) # 1
enum 模块在让每个成员都有名称和值的属性的实现思路是一样的(代码我就不贴了)。EnumMeta.__new__
是该模块的重点,几乎所有枚举的特性都在这个函数实现。
当成员值相同时,第二个成员是第一个成员的别名
从这节开始就不再使用自己实现的类的说明了,而是通过拆解 enum 模块的代码来说明其实现了,从模块的使用特性中可以知道,如果成员值相同,后者会是前者的一个别名:
from enum import Enum
class Color(Enum):
red = 1
_red = 1
print(Color.red is Color._red) # True
从这可以知道,red和_red是同一对象。这又要怎么实现呢?
元类会为枚举类创建_member_map_
属性来存储成员名与成员的映射关系,如果发现创建的成员的值已经在映射关系中了,就会用映射表中的对象来取代:
class EnumMeta(type):
def __new__(metacls, cls, bases, classdict):
...
# create our new Enum type
enum_class = super().__new__(metacls, cls, bases, classdict)
enum_class._member_names_ = [] # names in definition order
enum_class._member_map_ = OrderedDict() # name->value map
for member_name in classdict._member_names:
enum_member = __new__(enum_class)
# If another member with the same value was already defined, the
# new member becomes an alias to the existing one.
for name, canonical_member in enum_class._member_map_.items():
if canonical_member._value_ == enum_member._value_:
enum_member = canonical_member # 取代
break
else:
# Aliases don't appear in member names (only in __members__).
enum_class._member_names_.append(member_name) # 新成员,添加到_member_names_中
enum_class._member_map_[member_name] = enum_member
...
从代码上来看,即使是成员值相同,还是会先为他们都创建对象,不过后创建的很快就会被垃圾回收掉了(我认为这边是有优化空间的)。通过与_member_map_
映射表做对比,用以创建该成员值的成员取代后续,但两者成员名都会在 _member_map_
中,如例子中的red
和_red
都在该字典,但他们指向的是同一个对象。
属性_member_names_
只会记录第一个,这将会与枚举的迭代有关。
可以通过成员值来获取成员
print(Color['red']) # Color.red 通过成员名来获取成员
print(Color(1)) # Color.red 通过成员值来获取成员
枚举类中的成员都是单例模式,元类创建的枚举类中还维护了值到成员的映射关系 _value2member_map_
:
class EnumMeta(type):
def __new__(metacls, cls, bases, classdict):
...
# create our new Enum type
enum_class = super().__new__(metacls, cls, bases, classdict)
enum_class._value2member_map_ = {}
for member_name in classdict._member_names:
value = enum_members[member_name]
enum_member = __new__(enum_class)
enum_class._value2member_map_[value] = enum_member
...
然后在 Enum 的__new__
返回该单例即可:
class Enum(metaclass=EnumMeta):
def __new__(cls, value):
if type(value) is cls:
return value
# 尝试从 _value2member_map_ 获取
try:
if value in cls._value2member_map_:
return cls._value2member_map_[value]
except TypeError:
# 从 _member_map_ 映射获取
for member in cls._member_map_.values():
if member._value_ == value:
return member
raise ValueError("%r is not a valid %s" % (value, cls.__name__))
迭代的方式遍历成员
枚举类支持迭代的方式遍历成员,按定义的顺序,如果有值重复的成员,只获取重复的第一个成员。对于重复的成员值只获取第一个成员,正好属性_member_names_
只会记录第一个:
class Enum(metaclass=EnumMeta):
def __iter__(cls):
return (cls._member_map_[name] for name in cls._member_names_)
总结
enum 模块的核心特性的实现思路就是这样,几乎都是通过元类黑魔法来实现的。对于成员之间不能做比较大小但可以做等值比较。这反而不需要讲,这其实继承自 object 就是这样的,不用额外做什么就有的“特性”了。
总之,enum 模块相对独立,且代码量不多,对于想知道元类编程可以阅读一下,教科书式教学,还有单例模式等,值得一读。
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作者陈旸,清华大学计算机系博士,10岁开始编程,2次获得全国信息学奥林匹克竞赛一等奖,2次ACM国际编程比赛亚洲区铜奖。并通过数据分析,先后为腾讯视频、易车、58同城、蚂蚁金服、京东分析用户画像和传播话题,为品牌活动做传播决策。
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