在 Python 编程中，我们每天都在和类打交道，但是你是否也和我一样想过：类本身是什么？是谁创建了类？元类（Meta Class）就是用来创建类的"类"。今天让我们一起深入理解这个强大而神秘的特性。

当我们定义这个类时，Python 实际上在背后做了什么？让我们用 来看看：

看到了吗？ 类的类型是 。实际上， 就是 Python 中的默认元类。

在 Python 中，我们可以用 动态创建类：

是的，我也很奇怪。 Python 中的 函数有两个用法，二者意义相去甚远：

当我们需要在类创建时进行一些特殊的控制或修改时，就可以使用自定义元类：

输出：

与继承的区别？

继承实现上述的功能：

这种继承方案和元类方案的关键区别是：

这里补充一下 ，： A key difference between and is that is only invoked if the attribute wasn't found the usual ways. It's good for implementing a fallback for missing attributes, and is probably the one of two you want. 翻译： 和 之间的一个关键区别是，只有当属性无法通过常规方式找到时，才会调用 。它非常适合实现缺失属性的后备，并且可能是您想要的两个方法之一。

1. 接口强制实现

注意这里的 方法，它在子类被定义时被调用。在这个方法中，我们检查子类是否实现了所有抽象方法。如果没有实现，我们就抛出一个 异常。

或许出于 Python 动态类型的特性，我们依然只能在 实例化时才会报错，而不是像静态语言那样，在 定义时就报错。

借助 pylint 这类静态代码检查工具，我们可以在 定义时就发现这个错误。但是 Python 语言本身似乎做不到（或许你有好办法？可以评论区告诉我）。

但这也要比 中定义一个 更优雅一些？

2. ORM 框架中的应用

这是一个简化版的 ORM 示例，展示了元类在实际项目中的应用：

元类是 Python 中一个强大的特性，它允许我们控制类的创建过程。虽然在日常编程中可能用不到，但在框架开发中经常会用到。理解元类的工作原理对于深入理解 Python 的类型系统很有帮助。

最后提醒一下，请记住 Python 之禅中的一句话：

Simple is better than complex.