Metarazredi in deskriptorji so napredne Python lastnosti za meta-programiranje — nadzorovanje obnašanja razredov in dostopa do atributov. Poganjajo veliko "čarov" v ogrodjih (ORMs, Pydantic), čeprav jih redko direktno napišete v aplikacijski kodi.
:
(Dog)
(Dog())
Prav tako kot razred ustvari primerke, metarazred ustvari razrede. Z prilagajanjem metarazreda lahko prestreznete in spremenite ustvarjanje razreda:
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
To ogrodjem omogoča samodejno registracijo razredov, preverjanje definicij ali dodajanje obnašanja vsakemu podrazredu — npr. kako ORMs spremenijo atribute razreda v stolpce podatkovne baze.
Deskriptor je predmet, ki definira __get__/__set__/__delete__, nadzoruje pa, kaj se zgodi, ko se atribut prebere ali napiše:
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
Deskriptorji prestrežejo dostop do atributov — omogočajo validacijo, izračunane atribute in leno nalaganje. Pravzaprav so @property, @classmethod in @staticmethod vsi izvedeni kot deskriptorji.
Metaclasses → Django/SQLAlchemy ORM models, ABCs, Pydantic, framework registration
Descriptors → @property, ORM fields, validation libraries, lazy attributes
Metarazredi in deskriptorji so meta-programska mehanika za velike dele najbolj zmogljivih Python knjižnic — ORMs, ki razredne definicije spremenijo v sheme podatkovnih baz, ogrodja za validacijo, kot je Pydantic, in celo vgrajene kot @property (deskriptor).
Čeprav večina razvijalcev jih redko piše direktno (in jih ne bi smeli izbrati, ko obstajajo enostavnejša orodja), razumevanje njih razjasni, kako ta ogrodja dosegajo svoj "čar" prilagajanja na ravni razreda in nadzoranega dostopa do atributov.
To znanje je dragoceno za napredni dizajn knjižnic, odpravljanje napak v ogrodjih in globoko razumevanje Python objektnega modela — to je tisto, kar ločuje vmesno od strokovne ravni razumevanja jezika.