(windows) Python 2.7 学习笔记 三十七 获取对象信息

2019032032118

获取对象信息

当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?

使用 type()

首先,我们来判断对象类型,使用 type() 函数:

基本类型都可以用 type() 判断:

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

如果一个变量指向函数或者类,也可以用 type() 判断:

>>> type(abs)
<type 'builtin_function_or_method'> # 内置函数或方法
>>> type(a) # 接上一章
<type 'list'>
>>> type(b) # 接上一章
<class '__main__.Animal'>
>>>

但是 type() 函数返回的是什么类型呢?它返回 type 类型。如果我们要在 if 语句中判断,就需要比较两个变量的 type 类型是否相同:

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

但是这种写法太麻烦了,Python 把每种 type 类型都定义好了常量,放在 types 模块里,使用之前,需要先导入:

>>> import types
>>> type('abc') == types.StringType
True
>>> type(u'abc') == types.UnicodeType
True
>>> type([]) == types.ListType
True
>>> type(str) == types.TypeType
True
>>>

最后有一种类型就叫 TypeType,所有类型本身的类型就是 TypeType,比如:

>>> type(int) == type(str) == types.TypeType
True
>>>

使用 isinstance()

对于 class 的继承关系来说,使用 type() 就很不方便。我们要判断 class 的类型,可以使用 isinstance() 函数。

我们回顾上次的例子,如果继承关系是:

object —> Animal —> Dog —> Husky

那么,isinstance() 就可以告诉我们,一个对象是否是某种类型。先创建 3 种类型的对象:

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> class Husky(Dog):
...     pass
...
>>> h = Husky()
>>>

然后,判断:

>>> isinstance(h, Husky)
True

没有问题,因为 h 变量指向的就是 Husky 对象;再判断:

>>> isinstance(h, Dog)
True
>>>

h 虽然自身是 Husky 类型,但由于 Husky 是从 Dog 继承下来的,所以,h 也还是 Dog 类型。换句话说,isinstance() 判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上。

因此,我们可以确信,h 还是 Animal 类型:

>>> isinstance(h, Animal)
True
>>>

同理,实际类型是 Dogd 也是 Animal 类型:

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

但是,d 不是 Husky 类型:

>>> isinstance(d, Husky)
False
>>>

能用 type() 判断的基本类型也可以用 isinstance() 判断:

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(u'a', unicode)
True
>>> isinstance('a', unicode)
False
>>>

并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是 str 或者 unicode

>>> isinstance('a', (str, unicode))
True
>>> isinstance(u'a', (str, unicode))
True
>>>

由于 strunicode 都是从 basestring 继承下来的,所以,还可以把上面的代码简化为:

>>> isinstance(u'a', basestring)
True
>>> isinstance('a', basestring)
True
>>>

使用 dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用 dir() 函数,它返回一个包含字符串的 list,比如,获得一个 str 对象的所有属性和方法:

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__
format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__get
slice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mo
d__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
 '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook
__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center',
 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index
', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper',
'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', '
rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', '
strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
>>> len('ABC')

类似 __xxx__ 的属性和方法在 Python 中都是有特殊用途的,比如 __len__ 方法返回长度。在 Python 中,如果你调用 len() 函数试图获取一个对象的长度,实际上,在 len() 函数内部,它自动去调用该对象的 __len__() 方法,所以,下面的代码是等价的:

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

我们自己写的类,如果也想用 len(myObj) 的话,就自己写一个 __len__() 方法:

>>> dir(MyObject())
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribut
e__', '__hash__', '__init__', '__len__', '__module__', '__new__', '__reduce__',
'__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclass
hook__', '__weakref__']
>>>

剩下的都是普通属性或方法,比如 lower() 返回小写的字符串:

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

仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合 getattr()setattr() 以及 hasattr(),我们可以直接操作一个对象的状态:

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

紧接着,可以测试该对象的属性:

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性‘x’吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性‘y’吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性‘y’
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性‘y’吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性‘y’
19
>>> obj.y # 获取属性‘y’
19
>>>

如果视图获取不存在的属性,会抛出 AttributeError 的错误:

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性‘z’
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'
>>>

可以传入一个 default 参数,如果属性不存在,就返回默认值:

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性‘z’,如果不存在,返回默认属性 404
404
>>>

也可以获得对象的方法:

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性‘power’吗?
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性‘power’
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x00000000021F7748>
>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取对象‘power’并赋值到变量 fn
>>> fn # fn 指向 obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x00000000021F7748>
>
>>> fn() # 调用 fn() 与调用 obj.power() 是一样的
81
>>> obj.power()
81
>>>

通过内置的一系列函数,我们可以对任意一个 Python 对象进行剖析,拿到其内部的数据。要注意的是,只有在不知道对象信息的时候,我们才会去获取对象信息。如果可以直接写:

>>> sum = obj.x + obj.y

就不要写:

>>> sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
>>> sum
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一个正确的用法的例子如下:

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

假设我们希望从文件流 fp 中读取图像,我们首先要判断该 fp 对象是否存在 read 方法,如果存在,则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr() 就派上了用场。

Python 这类动态语言中,有 read() 方法,不代表该 fp 对象就是一个文件流,它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要 read() 方法返回的是有效的图像数据,就不影响读取图像的功能。

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