wxPython是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许Python程序员很方便的创建完整的、功能键全的GUI用户界面。 wxPython是一款开源软件，并且具有非常优秀的跨平台能力. wxPython是Python编程语言的一个GUI工具箱。他使得Python程序员能够轻松的创建具有健壮、功能强大的图形用户界面的程序。它是Python语言对流行的wxWidgets跨平台GUI工具库的绑定,而wxWidgets是用C++语言写成的,wxPython是跨平台的,这意味着同一个程序可以不经修改地在多种平台上运行。
# -*- coding:utf8 -*-
import wx
# Create a subclass that inherits wx.Frame
class Window(wx.Frame):
def __init__(self, title):
# Create window
super(Window, self).__init__(None, title=title, size=(800, 600))
# Centering processing
self.Centre()
# Show window
self.Show()
if __name__ == "__main__":
app = wx.App()
Window("2048")
app.MainLoop()
wx.Frame(self, Window parent, int id=-1, String title=EmptyString, Point pos=DefaultPosition, Size size=DefaultSize, long style=DEFAULT_FRAME_STYLE, String name=FrameNameStr)
一个例子
class Person(object):
#----------------------------------------------------------------------
def __init__(self, first_name, last_name):
"""Constructor"""
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
#----------------------------------------------------------------------
@property
def full_name(self):
"""
Return the full name
"""
return "%s %s" % (self.first_name, self.last_name)
在上面的代码中，我们创建了两个类属性：self.first_name和self.last_name。接下来，我们创建了一个full_name方法，它有一个@property装饰器。这使我们能够在Python解释器会话中有如下的交互：
>>> person = Person("Mike", "Driscoll")
>>> person.full_name
'Mike Driscoll'
>>> person.first_name
'Mike'
>>> person.full_name = "Jackalope"
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <fragment>
AttributeError: can't set attribute
正如你所看到的，因为我们将方法变成了属性，我们可以使用正常的点符号访问它。但是，如果我们试图将该属性设为其他值，我们会引发一个AttributeError错误。
主要是方便将外部函数集成到类中,美化代码结构;重点是不需要类实例化的情况下调用方法
转自 Stack overflow
类也是对象
在理解元类之前，你需要先掌握Python中的类。Python中类的概念借鉴于Smalltalk，这显得有些奇特。在大多数编程语言中，类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在Python中这一点仍然成立：
>>> class ObjectCreator(object):
… pass
…
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print my_object
<__main__.objectcreator object="" at="" 0x8974f2c="">
但是，Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的，没错，就是对象。只要你使用关键字class，Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。下面的代码段：
>>> class ObjectCreator(object):
… pass
将在内存中创建一个对象，名字就是ObjectCreator。这个对象(类)自身拥有创建对象(类实例)的能力，而这就是为什么它是一个类的原因。但是，它的本质仍然是一个对象，于是乎你可以对它做如下的操作:
>>> print ObjectCreator
# 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
>>> def echo(o):
… print o
>>> echo(ObjectCreator)
# 你可以将类做为参数传给函数
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo'
# 你可以为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator
# 你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()
<__main__.objectcreator object="" at="" 0x8997b4c="">
动态地创建类
因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。
>>> def choose_class(name):
… if name == 'foo':
… class Foo(object):
… pass
… return Foo
# 返回的是类，不是类的实例
… else:
… class Bar(object):
… pass
… return Bar
…
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print MyClass
# 函数返回的是类，不是类的实例>>> print MyClass()
# 你可以通过这个类创建类实例，也就是对象
<__main__.foo object="" at="" 0x89c6d4c="">
但这还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。当你使用class关键字时，Python解释器自动创建这个对象。但就和Python中的大多数事情一样，Python仍然提供给你手动处理的方法。还记得内建函数type吗？这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么，就像这样：
>>> print type(1)
<type 'int'>
>>> print type("1")
<type 'str'>
>>> print type(ObjectCreator)
<type 'type'>
>>> print type(ObjectCreator())
<class '__main__.ObjectCreator'>
这里，type有一种完全不同的能力，它也能动态的创建类。type可以接受一个类的描述作为参数，然后返回一个类。(我知道，根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在Python中是为了保持向后兼容性) type可以像这样： type(类名, 父类的元组(针对继承的情况，可以为空)，包含属性的字典(名称和值)) 比如下面的代码：
>>> class MyShinyClass(object):
… pass
# 可以手动像这样创建：
>>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {})
# 返回一个类对象
>>> print MyShinyClass
>>> print MyShinyClass()
# 创建一个该类的实例
<__main__.myshinyclass object="" at="" 0x8997cec="">
你会发现我们使用“MyShinyClass”作为类名，并且也可以把它当做一个变量来作为类的引用。类和变量是不同的，这里没有任何理由把事情弄的复杂。 type 接受一个字典来为类定义属性，因此
>>> class Foo(object):
… bar = True
可以翻译为：
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
# 并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用：
>>> print Foo
>>> print Foo.bar
True
>>> f = Foo()
>>> print f
<__main__.foo object="" at="" 0x8a9b84c="">
>>> print f.bar
True
# 当然，你可以向这个类继承，所以，如下的代码：
>>> class FooChild(Foo):
… pass
# 就可以写成：
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})
>>> print FooChild
>>> print FooChild.bar
# bar属性是由Foo继承而来
True
# 最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。
>>> def echo_bar(self):
… print self.bar
…
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
>>> hasattr(Foo, 'echo_bar')
False
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar')
True
>>> my_foo = FooChild()
>>> my_foo.echo_bar()
True
你可以看到，在Python中，类也是对象，你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。
到底什么是元类(终于到主题了)
元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象，不是吗？但是我们已经学习到了Python中的类也是对象。好吧，元类就是用来创建这些类(对象)的，元类就是类的类，你可以这样理解 为：
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()
# 你已经看到了type可以让你像这样做：
MyClass = type('MyClass', (), {})
这是因为函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。现在你想知道那为什么type会全部采用小写形式而不是Type呢？好吧，我猜这是为了和str保持一致性，str是用来创建字符串对象的类，而int是用来创建整数对象的类。type就是创建类对象的类。你可以通过检查__class__属性来看到这一点。Python中所有的东西，注意，我是指所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象，而且它们都是从一个类创建而来。
>>> age = 35
>>> age.__class__
<type 'int'>
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
<type 'str'>
>>> def foo(): pass
>>>foo.__class__
<type 'function'>
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
<class '__main__.Bar'>
# 现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？
>>> name.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>
因此，元类就是创建类这种对象的东西。如果你喜欢的话，可以把元类称为“类工厂”(不要和工厂类搞混了:D) type就是Python的内建元类，当然了，你也可以创建自己的元类。
__metaclass__属性
你可以在写一个类的时候为其添加__metaclass__属性。
class Foo(object):
__metaclass__ = something
…
如果你这么做了，Python就会用元类来创建类Foo。你首先写下class Foo(object)，但是类对象Foo还没有在内存中创建。当你写如下代码时 :
class Foo(Bar):
pass
Python做了如下的操作:
现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？答案就是：可以创建一个类的东西。那么什么可以用来创建一个类呢？type，或者任何使用到type或者子类化type的东东都可以。
自定义元类
元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。通常，你会为API做这样的事情，你希望可以创建符合当前上下文的类。假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__。采用这种方法，这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建，我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。
幸运的是，__metaclass__实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类(某些名字里带有‘class’的东西并不需要是一个class)。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。
# 元类会自动将你通常传给‘type’的参数作为自己的参数传入
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
'''返回一个类对象，将属性都转为大写形式'''
# 选择所有不以'__'开头的属性
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
# 将它们转为大写形式
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
# 通过'type'来做类对象的创建
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
# 这会作用到这个模块中的所有类
__metaclass__ = upper_attr
class Foo(object):
# 我们也可以只在这里定义__metaclass__，这样就只会作用于这个类中
bar = 'bip'
print hasattr(Foo, 'bar')
# 输出: False
print hasattr(Foo, 'BAR')
# 输出:True
现在让我们再做一次，这一次用一个真正的class来当做元类。
# 'type'实际上是一个类，就像'str'和'int'一样
# 所以，你可以从type继承
class UpperAttrMetaClass(type):
# __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
# __new__是用来创建对象并返回之的方法
# 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
# 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建
# 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__
# 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
# 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
# 但是，这种方式其实不是OOP。我们直接调用了type，而且我们没有改写父类的__new__方法。现在让我们这样去处理:
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
# 复用type.__new__方法
# 这就是基本的OOP编程，没什么魔法
return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
你可能已经注意到了有个额外的参数upperattr_metaclass，这并没有什么特别的。类方法的第一个参数总是表示当前的实例，就像在普通的类方法中的self参数一样。当然了，为了清晰起见，这里的名字我起的比较长。但是就像self一样，所有的参数都有它们的传统名称。因此，在真实的产品代码中一个元类应该是像这样的：
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__')
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return type.__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)
# 如果使用super方法的话，我们还可以使它变得更清晰一些，这会缓解继承(是的，你可以拥有元类，从元类继承，从type继承)
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)
就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的了。使用到元类的代码比较复杂，这背后的原因倒并不是因为元类本身，而是因为你通常会使用元类去做一些晦涩的事情，依赖于自省，控制继承等等。确实，用元类来搞些“黑暗魔法”是特别有用的，因而会搞出些复杂的东西来。但就元类本身而言，它们其实是很简单的：
为什么要用metaclass类而不是函数?
由于__metaclass__可以接受任何可调用的对象，那为何还要使用类呢，因为很显然使用类会更加复杂啊？这里有好几个原因:
究竟为什么要使用元类？
现在回到我们的大主题上来，究竟是为什么你会去使用这样一种容易出错且晦涩的特性？好吧，一般来说，你根本就用不上它： “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 元类的主要用途是创建API。一个典型的例子是Django ORM。它允许你像这样定义：
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()
# 但是如果你像这样做的话：
guy = Person(name='bob', age='35')
print guy.age
这并不会返回一个IntegerField对象，而是会返回一个int，甚至可以直接从数据库中取出数据。这是有可能的，因为models.Model定义了__metaclass__，并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂hook。Django框架将这些看起来很复杂的东西通过暴露出一个简单的使用元类的API将其化简，通过这个API重新创建代码，在背后完成真正的工作。
结语
首先，你知道了类其实是能够创建出类实例的对象。好吧，事实上，类本身也是实例，当然，它们是元类的实例。
>>>class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。你可以通过其他两种技术来修改类:
当你需要动态修改类时，99%的时间里你最好使用上面这两种技术。当然了，其实在99%的时间里你根本就不需要动态修改类 :D
super是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序(MRO)、重复调用(钻石继承)等种种问题。总之前人留下的经验就是：保持一致性。要不全部用类名调用父类，要不就全部用super，不要一半一半。