“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。”
—— Python界的领袖 Tim Peters
疑问
在使用SqlAlchemy框架的时候，总是奇怪，这样的代码是如何运行的：
class User(Base):
id = Column(Integer, primary_key=True)
uid = Column(Integer)
uname = Column(String(30))
...
用户写出类似这样的代码，框架需要根据这个类，创建出外部对应的数据表，或者去适配一个数据表，那么问题就在这里：User类如何知道自己所拥有的Column类的信息？
在Python中，没有魔法方法可以使得Column实例化的时候主动向User类注册信息，那么只能是User类的作用了。而User类要实现这个功能，我想到使用dir函数来遍历类的所有属性，寻找Column类并记录：
class Base():
...
__columns__ = []
@classmethod
def create_all(cls):
for subclass in cls.__subclasses__():
for x in dir(subclass):
if not x.startswith("__") and isinstance(getattr(subclass, x), Column):
subclass.__columns__.append(x)
按理来说，这样的方式也可以，但当我查看SqlAlchemy的源码的时候，发现ORM这部分全是metaclass这样的东西，看得我是一脸懵逼。于是乎，谷歌上查了一通，这不查不知道，一查才知道，object原来不是Python的一等公民啊。
思考
老子云（笑）：道生一，一生二，二生三，三生万物。宇宙中纷繁复杂的所有事物，都只是同一种更高层次的事物的不同表现形式，这与近现代物理的发现不谋而合，爱因斯坦晚年研究的大一统理论，不就是在寻找那个“道”嘛。所以不是生活太复杂，而是你站的不够高，格局不够大。呃，扯远了。。
在编程语言中，也有着类似的道理，OOP中的继承就是最经典的例子。其实这也很好理解，本来OOP就是模拟现实世界来着。在众多面向对象的语言中，一个类就是内存中“描述”了一个数据结构的数据结构，对类的实例化，就是生成一个用来描述具体数据的数据结构，虽然有点绕口，但就是那么回事。静态语言中的类是在编译前就固定好的，运行时直接载入内存，这也就导致了类的创建没有动态性。所以在一般的静态语言中，各种类就是道，没有一二三，使用类生成其他的实例。
而在Python中，“一切皆是对象”，包括类。
想想一般的对象我们是怎样创建的：
l = list()
d = dict()
t = tuple()
这种方式方便又符合直觉：使用类似调用函数的方式使用一个类，就可以创建一个类实例。但是我们一般会使用类似这样一个代码段创建一个类：
class Cat(Animal):
name = 'cat 1'
age = 5
def say():
print('miao')
...
类也是对象，可不可以使用类似创建一般对象的方式创建类呢？答案是可以。上述一段代码可以被翻译为：
Cat = type('Cat', (Animal,), { 'name': 'cat 1', 'age': 5, 'say': lambda self: print('miao')})
没错，除了查看对象的类型，type亦可以这样使用，用来动态地创建一个类。它的用法是这样的
type(name, bases, attrs)
其中，name是创建类的类名，bases为父类元组，attrs为属性字典。这种方式创建的类，与class关键字创建的毫无区别，
>>> Cat = type('Cat', (Animal,), { 'name': 'cat 1', 'age': 5, 'say': lambda self: print('miao')})
>>> print(Cat)
>>> print(Cat)
<class '__main__.Cat'>
>>> Cat()
<__main__.Cat object at 0x7fdede584588>
>>> c = Cat()
>>> c.say()
miao
这么看来，class关键字反倒是像个语法糖了。
type
那么，可以创建类的这个type（并非查看类型的那个单纯的type）是何方神圣呢？
单纯用来查看对象类型，type看起来像是一个普通的函数，很不起眼，像是__class__属性的魔法方法，但是它是一个类：
>>> type(type)
<class 'type'>
其实，它就是我们要说的元类，可以对它进行实例化，来创建出一个类。元类，所谓“元”，就是起始、开端的意思，顾名思义，一切对象的开端就是元类。看来type不仅仅是个看起来像函数的类，还是个返璞归真的终极大Boss，是万恶之源。
我们现在构建了这样一幅图景：
[type，元类对象] –实例化–> [list, dict之流，类对象] –实例化–> [instance，实例对象]
另外，元类既然也是一个类，那么它是谁的实例呢？考虑再出现“元元类”、“元元元类”并不科学，刻意地保持哲学性而使得元类是所有子类的实例也不现实，所以，元类也就是他自身的实例了。
元类的继承
既然元类是类对象，那么就可以被继承。假如我们要实现一个类，这个类中所有的list属性的属性名都为大写，那么可以这么写：
class MetaClass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
lists = [l for l in attrs if isinstance(attrs[l], list)]
attrs.update({k.upper(): v for k, v in attrs.items()})
for x in lists:
attrs.pop(x)
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
class A(metaclass=MetaClass):
la = [1, 2, 3]
print(A().la) # AttributeError
print(A().LA) # [1, 2, 3]
type可以被继承，继承时必须重载__new__函数；另外如果要指定一个类的元类，可以在类名后的括号内指定，class A(metaclass=MetaClass)。
在上面的例子中，元类截获了类创建的过程，改变了类的属性信息，而类对象对此一无所知。
总结
对有点OOP基础的人来书，元类理解起来并不难，但是难就难在对它的使用上，因为如果你遇到了只有元类才能解决的问题时，这个问题已经足够复杂了。
对于Python的一般用户来说，元类更像是为了补全Python的“世界观”，使Python逻辑自洽而存在的，有了元类，Python就真正可以达到“一切皆是对象”的程度了。
如果想看看别人手里的元类，建议看看类似flask-wtf这类简单点的，直接去看SQLAlchemy这类框架，离看到自闭也不远了。