你想自动记录一个类中属性和方法定义的顺序，然后可以利用它来做很多操作（比如序列化、映射到数据库等等）。
利用元类可以很容易的捕获类的定义信息。下面是一个例子，使用了一个OrderedDict来记录描述器的定义顺序：
from collections import OrderedDict
# A set of descriptors for various types
class Typed:
_expected_type = type(None)
def __init__(self, name=None):
self._name = name
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, self._expected_type):
raise TypeError('Expected ' + str(self._expected_type))
instance.__dict__[self._name] = value
class Integer(Typed):
_expected_type = int
class Float(Typed):
_expected_type = float
class String(Typed):
_expected_type = str
# Metaclass that uses an OrderedDict for class body
class OrderedMeta(type):
def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
d = dict(clsdict)
order = []
for name, value in clsdict.items():
if isinstance(value, Typed):
value._name = name
order.append(name)
d['_order'] = order
return type.__new__(cls, clsname, bases, d)
@classmethod
def __prepare__(cls, clsname, bases):
return OrderedDict()在这个元类中，执行类主体时描述器的定义顺序会被一个 OrderedDict``捕获到，生成的有序名称从字典中提取出来并放入类属性 ``_order 中。这样的话类中的方法可以通过多种方式来使用它。例如，下面是一个简单的类，使用这个排序字典来实现将一个类实例的数据序列化为一行CSV数据：
class Structure(metaclass=OrderedMeta):
def as_csv(self):
return ','.join(str(getattr(self,name)) for name in self._order)
# Example use
class Stock(Structure):
name = String()
shares = Integer()
price = Float()
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price我们在交互式环境中测试一下这个Stock类：
>>> s = Stock('GOOG',100,490.1)
>>> s.name
'GOOG'
>>> s.as_csv()
'GOOG,100,490.1'
>>> t = Stock('AAPL','a lot', 610.23)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "dupmethod.py", line 34, in __init__
TypeError: shares expects <class 'int'>
>>>本节一个关键点就是OrderedMeta元类中定义的 __prepare__() 方法。这个方法会在开始定义类和它的父类的时候被执行。它必须返回一个映射对象以便在类定义体中被使用到。我们这里通过返回了一个OrderedDict而不是一个普通的字典，可以很容易的捕获定义的顺序。
如果你想构造自己的类字典对象，可以很容易的扩展这个功能。比如，下面的这个修改方案可以防止重复的定义：
from collections import OrderedDict
class NoDupOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, clsname):
self.clsname = clsname
super().__init__()
def __setitem__(self, name, value):
if name in self:
raise TypeError('{} already defined in {}'.format(name, self.clsname))
super().__setitem__(name, value)
class OrderedMeta(type):
def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
d = dict(clsdict)
d['_order'] = [name for name in clsdict if name[0] != '_']
return type.__new__(cls, clsname, bases, d)
@classmethod
def __prepare__(cls, clsname, bases):
return NoDupOrderedDict(clsname)下面我们测试重复的定义会出现什么情况：
>>> class A(metaclass=OrderedMeta):
... def spam(self):
... pass
... def spam(self):
... pass
...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in A
File "dupmethod2.py", line 25, in __setitem__
(name, self.clsname))
TypeError: spam already defined in A
>>>最后还有一点很重要，就是在 __new__() 方法中对于元类中被修改字典的处理。尽管类使用了另外一个字典来定义，在构造最终的 class 对象的时候，我们仍然需要将这个字典转换为一个正确的 dict 实例。通过语句 d = dict(clsdict) 来完成这个效果。
对于很多应用程序而已，能够捕获类定义的顺序是一个看似不起眼却又非常重要的特性。例如，在对象关系映射中，我们通常会看到下面这种方式定义的类：
class Stock(Model):
name = String()
shares = Integer()
price = Float()在框架底层，我们必须捕获定义的顺序来将对象映射到元组或数据库表中的行（就类似于上面例子中的 as_csv() 的功能）。这节演示的技术非常简单，并且通常会比其他类似方法（通常都要在描述器类中维护一个隐藏的计数器）要简单的多。