Python中获取对象信息的方法

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'>
    >>> type(a)
    <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，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

最后注意到有一种类型就叫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：

复制代码 代码如下:

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()
    >>> 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Dog的d也是Animal类型：

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

但是，d不是Husky类型：

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str和unicode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

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__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__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']

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：

    >>> class MyObject(object):
    ...   def __len__(self):
    ...     return 100
    ...
    >>> obj = MyObject()
    >>> len(obj)
    100

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

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

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，返回默认值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 0x108ca35d0>>
    >>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
    >>> fn # fn指向obj.power
    <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>>
    >>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
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小结

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')

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。

请注意，在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。