__prepare__ 是元类的类方法，用于返回有序命名空间映射以保证类体成员定义顺序；Python 3.6+ 默认 dict 保序，3.5 及以前需用 OrderedDict；它必须返回支持 __setitem__ 和迭代的 mapping 对象，且每次调用须返回新实例。
Python 3.6+ 默认用 dict 保留类体中成员的定义顺序，所以多数情况下你根本不需要手动干预 —— 但如果你的目标是兼容 Python 3.5 或更早版本，或者想显式控制顺序（比如注入自定义逻辑），__prepare__ 才真正有用。
为什么 __prepare__ 能保留顺序？
Python 在执行 class 语句时，会先调用元类的 __prepare__ 方法获取一个命名空间映射对象，再把所有类体语句（如 attr = 1、def method(): ...）按出现顺序写入该映射。只要这个映射本身保持插入顺序，顺序就保住了。
在 Python 3.6+，普通 dict 已保证插入顺序；但在 3.5 及之前，必须用 collections.OrderedDict 显式替代。
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__prepare__必须是类方法（用@classmethod修饰） - 返回值必须是 mapping 类型（支持
__setitem__和迭代） - 不能返回普通
dict（3.5- 中不保序），也不能返回非 mapping 对象（会触发TypeError）
Python 3.5 兼容写法：用 OrderedDict
这是最常见也最稳妥的用法，尤其当你需要支持旧版本或明确依赖顺序时：
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from collections import OrderedDict <p>class OrderedMeta(type): @classmethod def <strong>prepare</strong>(cls, name, bases): return OrderedDict()
然后这样使用：
class Example(metaclass=OrderedMeta):
c = 3
a = 1
b = 2
<p>print(list(Example.<strong>dict</strong>.keys())) # ['c', 'a', 'b']（Python 3.5 下也成立）
- 注意：
__dict__是只读的 proxy，实际顺序由__prepare__返回的 dict 决定 - 不要在
__prepare__中传参或做复杂初始化——它只接收name和bases，且必须快速返回 - 如果元类还重写了
__new__，记得别意外覆盖掉__dict__的顺序（比如用dict()重建）
Python 3.6+ 中 __prepare__ 还有必要吗？
大多数情况没必要 —— 普通 dict 就够了，但以下场景仍需显式实现：
- 你想在成员写入前做拦截（例如记录每个属性的声明位置）
- 你需要返回带额外行为的 mapping（比如自动转换键名、拒绝重复键）
- 你正在写一个框架，要统一处理所有子类的定义顺序，且需跨版本兼容
例如，记录每个成员首次出现的行号：
class TracingMeta(type):
@classmethod
def __prepare__(cls, name, bases):
class TracingDict(dict):
def __setitem__(self, key, value):
if key not in self:
self[key] = {'value': value, 'line': len(self)}
else:
super().__setitem__(key, value)
return TracingDict()
这种定制无法靠默认 dict 实现，必须通过 __prepare__ 注入。
容易踩的坑：返回值类型和生命周期
__prepare__ 返回的对象会被 Python 解释器直接用于执行类体语句，因此：
- 不能返回不可变对象（如
frozenset），否则赋值时报TypeError: 'frozenset' object does not support item assignment - 不能返回自己构造的、未实现完整 mapping 接口的对象（缺
__iter__或keys()会导致AttributeError） - 不要在
__prepare__中缓存或复用同一个 mapping 实例——每次class定义都应获得全新实例 - 返回的 mapping 不会自动变成类的
__dict__；Python 最终会用它构建真正的__dict__，但中间可能被__new__或__init_subclass__修改
最安全的做法：始终返回干净的 OrderedDict()（兼容老版本）或 {}（仅限 3.6+ 且无定制需求），其余逻辑放在 __new__ 或 __init_subclass__ 中处理。
