python3-獲取對象信息

當咱們拿到一個對象的引用時，如何知道這個對象是什麼類型、有哪些方法呢？

使用type()

首先，咱們來判斷對象類型，使用type()函數：

基本類型均可以用type()判斷：

>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>

若是一個變量指向函數或者類，也能夠用type()判斷：

>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>

可是type()函數返回的是什麼類型呢？它返回對應的Class類型。若是咱們要在if語句中判斷，就須要比較兩個變量的type類型是否相同：

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

判斷基本數據類型能夠直接寫int，str等，但若是要判斷一個對象是不是函數怎麼辦？能夠使用types模塊中定義的常量：

>>> import types
>>> def fn():
...     pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

使用isinstance()

對於class的繼承關係來講，使用type()就很不方便。咱們要判斷class的類型，能夠使用isinstance()函數。

咱們回顧上次的例子，若是繼承關係是：

object -> Animal -> Dog -> Husky

那麼，isinstance()就能夠告訴咱們，一個對象是不是某種類型。先建立3種類型的對象：

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()

而後，判斷：

 

>>> isinstance(h, Husky)
True

沒有問題，由於h變量指向的就是Husky對象。

再判斷：

>>> isinstance(h, Dog)
True

h雖然自身是Husky類型，但因爲Husky是從Dog繼承下來的，因此，h也仍是Dog類型。換句話說，isinstance()判斷的是一個對象是不是該類型自己，或者位於該類型的父繼承鏈上。

所以，咱們能夠確信，h仍是Animal類型：

>>> isinstance(h, Animal)
True

同理，實際類型是Dog的d也是Animal類型：

>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True

可是，d不是Husky類型：

>>> isinstance(d, Husky)
False

能用type()判斷的基本類型也能夠用isinstance()判斷：

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

而且還能夠判斷一個變量是不是某些類型中的一種，好比下面的代碼就能夠判斷是不是list或者tuple：

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

老是優先使用isinstance()判斷類型，能夠將指定類型及其子類「一網打盡」。

使用dir()

若是要得到一個對象的全部屬性和方法，能夠使用dir()函數，它返回一個包含字符串的list，好比，得到一個str對象的全部屬性和方法：

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

相似__xxx__的屬性和方法在Python中都是有特殊用途的，好比__len__方法返回長度。在Python中，若是你調用len()函數試圖獲取一個對象的長度，實際上，在len()函數內部，它自動去調用該對象的__len__()方法，因此，下面的代碼是等價的：

>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

咱們本身寫的類，若是也想用len(myObj)的話，就本身寫一個__len__()方法：

>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

剩下的都是普通屬性或方法，好比lower()返回小寫的字符串：

>>> 'ABC'.lower()
'abc'

僅僅把屬性和方法列出來是不夠的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，咱們能夠直接操做一個對象的狀態：

>>> class MyObject(object):
...     def __init__(self):
...         self.x = 9
...     def power(self):
...         return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()

緊接着，能夠測試該對象的屬性：

>>> hasattr(obj, 'x') # 有屬性'x'嗎？
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 設置一個屬性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？
True
>>> getattr(obj, 'y') # 獲取屬性'y'
19
>>> obj.y # 獲取屬性'y'
19

若是試圖獲取不存在的屬性，會拋出AttributeError的錯誤：

>>> getattr(obj, 'z') # 獲取屬性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

能夠傳入一個default參數，若是屬性不存在，就返回默認值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 獲取屬性'z'，若是不存在，返回默認值404
404

也能夠得到對象的方法：

>>> hasattr(obj, 'power') # 有屬性'power'嗎？
True
>>> getattr(obj, 'power') # 獲取屬性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 獲取屬性'power'並賦值到變量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 調用fn()與調用obj.power()是同樣的
81

小結

經過內置的一系列函數，咱們能夠對任意一個Python對象進行剖析，拿到其內部的數據。要注意的是，只有在不知道對象信息的時候，咱們纔會去獲取對象信息。若是能夠直接寫：

sum = obj.x + obj.y

就不要寫：

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

一個正確的用法的例子以下：

def readImage(fp):
    if hasattr(fp, 'read'):
        return readData(fp)
    return None

假設咱們但願從文件流fp中讀取圖像，咱們首先要判斷該fp對象是否存在read方法，若是存在，則該對象是一個流，若是不存在，則沒法讀取。hasattr()就派上了用場。

請注意，在Python這類動態語言中，根據鴨子類型，有read()方法，不表明該fp對象就是一個文件流，它也多是網絡流，也多是內存中的一個字節流，但只要read()方法返回的是有效的圖像數據，就不影響讀取圖像的功能。