雖然Python本身很難說是面向對象語言，但Python中的數據模型（data model）可以說真的是“純面向對象”。在Python的世界里，一切皆是對象。無論是數值、字符串、序列、字典、函數、模塊、類、實例、文件等等。
元類（metaclass）是Python 2.2中引入的概念，它的作用是定制類的創建行為。這么解釋可能有點難理解，那么這篇文章就通過實例，一步步解釋Python中的元類。
1. Python中一切皆對象，包括類
class Foo: def hello(self): print("hello world!") return foo = Foo() print(type(foo)) # <class '__main__.Foo'> print(type(foo.hello)) # <class 'method'> print(type(Foo)) # <class 'type'> temp = Foo # 賦值給其他變量 Foo.var = 11 # 增加參數 print(Foo) # 作為函數參數 例子中type(Foo)說明Foo本身也是一個對象，可以將其賦值給其他對象、對其添加屬性、將其作為函數參數傳遞等等。
2. 類的創建過程
在上邊的例子中，類Foo的創建過程中會執行class語句，此時需要首先確定元類（元類定制類的創建行為）。元類的確定過程如下：
- 確定類Foo的父類是否有參數metaclass，如果沒有則：
- 確定類Foo的父類的父類是否有參數metaclass，如果沒有則：
- 使用默認元類type（type的用法會在3中講解）。
上邊的例子中，前2項都不符合，則直接使用默認元類type。即上邊的語句相當於：
def hello(self): print("hello world") return Foo = type("Foo", (object,), {"hello": hello}) 此時可以看出，實際上類Foo是元類type的實例。參見文章的封面圖。
3. 動態創建類
Python中的類可以動態創建，用的就是默認元類type。動態創建類的type函數原型為：
type(object_or_name, bases, dict) 這里不過多贅述，上個章節中有介紹。舉個比較復雜的動態創建類的例子：
def init(self, name): self.name = name return def hello(self): print("hello %s" % self.name) return Foo = type("Foo", (object,), {"__init__": init, "hello": hello, "cls_var": 10}) foo = Foo("xianhu") print(foo.hello()) print(Foo.cls_var)
4. 自定義元類
再一次說明實例、類和元類之間的關系：
>>> foo.__class__ # <class 'Foo'> >>> Foo.__class__ # <class 'type'> >>> type.__class__ # <class 'type'> foo是Foo的實例，Foo是type的實例，type的類又是type。type是默認的元類。那么如何自定義元類呢？（注意，百分之99的工程中不會用到自定義元類，除非你對元類非常理解）
舉個例子，假設我們需要對一個模塊中的所有函數添加作者屬性。首先自定義一個元類，自定義時，需要繼承默認元類type，並重寫其中的__new__方法：
class Author(type): def __new__(mcs, name, bases, dict): # 添加作者屬性 dict["author"] = "xianhu" return super(Author, mcs).__new__(mcs, name, bases, dict) 對模塊中所有函數的繼承類參數中添加metaclass參數：
class Foo(object, metaclass=Author): pass foo = Foo() print(foo.author) 注意：Python3中不再有__metaclass__屬性以及模塊級別的__metaclass__屬性。如果一個模塊中函數較多，可以利用正則表達式進行查找替換。
不過在平時的使用中，我發現了模塊級別有個__build_class__函數，將其改為Author，就能達到模塊級別元類的效果。但具體有哪些副作用還不太清楚，慎用！！！