Python类中的元数据

Question

Python类中的元数据

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我发现在一些Python库中有一个通用的模式，即在对象内部使用名为Meta的类定义，例如Django Models或Tastypie Resources。还有一些不使用此类似的Celery Tasks。

这样做是否有明显的原因？从tastypie代码中可以看出，某些元类正在处理内部Meta类定义。

模型的元数据和普通属性之间有什么区别？在Django模型中很容易说：属性只是像age = IntegerField这样的字段，但我可以想到称为fields的属性，或者只使用_attrs或__attrs作为元数据。

这被认为是一种良好的实践吗？

再补充一下：

是否有更多的库以类似的方式接近此问题？还是有不同的方法来做相同的事情？在这里是否有任何常见模式我可以检查？谢谢。

我想要开始一个库，我喜欢两种方式，与这两个库没有太多关联，选择其中之一并没有一致性问题。

- Jorge E. Cardona

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Tadeck · Accepted Answer

不，除了约定俗成的惯例外，没有其他区别：TastyPie仅使用与Django模型相同的约定来将“数据”与“元数据”（有关数据的数据）分开。

元类和Meta类

此外，元类可以访问类属性和内部类，因此这并不起任何重要作用。

为什么不使用_attrs或__attrs？

您可以将其命名为_attrs（可能不是__attrs，因为名称混淆机制），但约定不同（前导下划线表示API不是公共的）。

为什么在TastyPie中使用Meta？

至于TastyPie和Meta内部类用于存储选项的原因，我建议观看Daniel Lindsley（TastyPie的创建者）的演示文稿，名为“ API设计提示”，该演示文稿在最新的DjangoCon US 2012期间举行：http://www.youtube.com/watch?v=IKQzXu43hzY - 这清楚地显示了使用此特定方法构建TastyPie API的原因。

一点关于一致性

当涉及到“这是否被认为是一种良好的实践？”部分时，我会引用PEP8的一部分（“样式指南”，特别是一致性部分）：

引用：

样式指南是关于一致性的。与这个样式指南保持一致很重要。项目内的一致性更重要。一个模块或函数内的一致性最重要。

因此，我将这种方法（TastyPie中的方法）视为与开发它的框架（即Django）的一致性的标志。

关于良好实践的话

是的，这是一种良好的实践（保持一致）。使用Python Style Guide（PEP8）的命名约定也是一种良好的实践，因为它被广泛采用。但是，在TastyPie中使用Meta内部类只是一种约定-如果您正在编写某些扩展程序以用于Celery Tasks，则最好坚持其命名约定以不使用户感到困惑。