मेटाक्लास र डेस्क्रिप्टर Python का उन्नत सुविधाएं हैं मेटा-प्रोग्रामिंग के लिए — वर्ग र विशेषता पहुँचको आचरण नियन्त्रण गर्न। तिनीहरूले frameworks (ORM, Pydantic) मा धेरै "जादू" प्रदान गर्छन्, यद्यपि तपाईंले सिधै अनुप्रयोग कोडमा तिनीहरूलाई विरलै लेख्नुहुन्छ।
:
(Dog)
(Dog())
जस्तो एक वर्गले instances बनाउँछ, मेटाक्लास वर्ग बनाउँछ। मेटाक्लास अनुकूल गरेर, तपाईं वर्ग सृष्टिलाई अवरोध र परिमार्जन गर्न सक्नुहुन्छ:
class Meta(type):
def __new__(mcs, name, bases, namespace):
# runs when a class USING this metaclass is DEFINED
namespace["created_by"] = "Meta" # inject an attribute into every such class
return super().__new__(mcs, name, bases, namespace)
class MyClass(metaclass=Meta):
pass
MyClass.created_by # "Meta" — injected by the metaclass at class-creation time
यसले frameworks लाई स्वचालित रूपमा वर्ग दर्ता गर्न, परिभाषा मान्य गर्न, वा प्रत्येक subclass मा आचरण जोड्न सक्षम गर्छ — उदाहरणार्थ ORM ले कसरी वर्ग विशेषताहरूलाई डेटाबेस स्तम्भमा परिणत गर्छ।
एक डेस्क्रिप्टर एक वस्तु हो जसले __get__/__set__/__delete__ परिभाषित गर्छ, नियन्त्रण गर्छ कि विशेषता पढ्दा वा लेख्दा के हुन्छ:
class Positive:
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = f"_{name}"
def __get__(self, obj, objtype=None):
return getattr(obj, self.name)
def __set__(self, obj, value):
if value < 0:
raise ValueError("must be positive") # validate on assignment
setattr(obj, self.name, value)
class Account:
balance = Positive() # a descriptor as a class attribute
a = Account()
a.balance = 100 # calls Positive.__set__ → validates
a.balance = -5 # ❌ ValueError
डेस्क्रिप्टर विशेषता पहुँचलाई अवरोध गर्छन् — सत्यापन, गणना गरिएको विशेषताहरू, र आलसी लोडिङ सक्षम गर्छ। वास्तवमा, @property, @classmethod, र @staticmethod सबै डेस्क्रिप्टर को रूपमा लागू हुन्छन्।
Metaclasses → Django/SQLAlchemy ORM models, ABCs, Pydantic, framework registration
Descriptors → @property, ORM fields, validation libraries, lazy attributes
मेटाक्लास र डेस्क्रिप्टर Python को सबैभन्दा शक्तिशाली libraries को पछाडि मेटा-प्रोग्रामिङ मेशिनरी हुन् — ORM जसले वर्ग परिभाषाहरूलाई डेटाबेस स्किमामा परिणत गर्छ, Pydantic जस्ता सत्यापन frameworks, र @property (डेस्क्रिप्टर) जस्ता built-in पनि।
यद्यपि अधिकांश विकासकर्ताहरूले तिनीहरूलाई सिधै विरलै लेख्छन् (र सरल उपकरण उपलब्ध भएको बेला तिनीहरूलाई पहुँच गर्नु हुँदैन), तिनीहरूलाई बुझ्नुले वर्ग-स्तर कस्टमाइजेशन र नियन्त्रित विशेषता पहुँचको "जादू" कसरी प्राप्त गर्छन् भनी स्पष्ट गर्छ।
यो ज्ञान उन्नत library डिजाइन, framework व्यवहार डिबग गर्न, र Python को वस्तु मोडेलको गहिरो बुझाइको लागि मूल्यवान छ — यो हो जसले मध्यवर्ती भाषा बोध लाई विशेषज्ञ-स्तर को बोधबाट अलग गर्छ।
विस्तृत उत्तरसहित IT अन्तर्वार्ता प्रश्नहरूको पुस्तकालय — जुनियरदेखि सिनियरसम्म।
दान गर्नुहोस्