# 獲取對象信息 當我們拿到一個對象的引用時，如何知道這個對象是什么類型、有哪些方法呢？ ## 使用type() 首先，我們來判斷對象類型，使用`type()`函數： 基本類型都可以用`type()`判斷： ``` >>> type(123) <class 'int'> >>> type('str') <class 'str'> >>> type(None) <type(None) 'NoneType'> ``` 如果一個變量指向函數或者類，也可以用`type()`判斷： ``` >>> type(abs) <class 'builtin_function_or_method'> >>> type(a) <class '__main__.Animal'> ``` 但是`type()`函數返回的是什么類型呢？它返回對應的Class類型。如果我們要在`if`語句中判斷，就需要比較兩個變量的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 ``` 判斷基本數據類型可以直接寫`int`，`str`等，但如果要判斷一個對象是否是函數怎么辦？可以使用`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() 對于class的繼承關系來說，使用`type()`就很不方便。我們要判斷class的類型，可以使用`isinstance()`函數。 我們回顧上次的例子，如果繼承關系是： ``` object -> Animal -> Dog -> Husky ``` 那么，`isinstance()`就可以告訴我們，一個對象是否是某種類型。先創建3種類型的對象： ``` >>> a = Animal() >>> d = Dog() >>> h = Husky() ``` 然后，判斷： ``` >>> isinstance(h, Husky) True ``` 沒有問題，因為`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，但由于Husky是從Dog繼承下來的，所以，`h`也還是Dog類型。換句話說，`isinstance()`判斷的是一個對象是否是該類型本身，或者位于該類型的父繼承鏈上。 因此，我們可以確信，`h`還是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 ``` 但是，`d`不是Husky類型： ``` >>> isinstance(d, Husky) False ``` 能用`type()`判斷的基本類型也可以用`isinstance()`判斷： ``` >>> isinstance('a', str) True >>> isinstance(123, int) True >>> isinstance(b'a', bytes) True ``` 并且還可以判斷一個變量是否是某些類型中的一種，比如下面的代碼就可以判斷是否是list或者tuple： ``` >>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple)) True >>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple)) True ``` ## 使用dir() 如果要獲得一個對象的所有屬性和方法，可以使用`dir()`函數，它返回一個包含字符串的list，比如，獲得一個str對象的所有屬性和方法： ``` >>> dir('ABC') ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill'] ``` 類似`__xxx__`的屬性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如`__len__`方法返回長度。在Python中，如果你調用`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，所以，下面的代碼是等價的： ``` >>> len('ABC') 3 >>> 'ABC'.__len__() 3 ``` 我們自己寫的類，如果也想用`len(myObj)`的話，就自己寫一個`__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，比如`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()`，我們可以直接操作一個對象的狀態： ``` >>> class MyObject(object): ... def __init__(self): ... self.x = 9 ... def power(self): ... return self.x * self.x ... >>> obj = MyObject() ``` 緊接著，可以測試該對象的屬性： ``` >>> 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 ``` 如果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' ``` 可以傳入一個default參數，如果屬性不存在，就返回默認值： ``` >>> getattr(obj, 'z', 404) # 獲取屬性'z'，如果不存在，返回默認值404 404 ``` 也可以獲得對象的方法： ``` >>> 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'并賦值到變量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()是一樣的 81 ``` ## 小結 通過內置的一系列函數，我們可以對任意一個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，我們才會去獲取對象信息。如果可以直接寫： ``` 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如下： ``` def readImage(fp): if hasattr(fp, 'read'): return readData(fp) return None ``` 假設我們希望從文件流fp中讀取圖像，我們首先要判斷該fp對象是否存在read方法，如果存在，則該對象是一個流，如果不存在，則無法讀取。`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，不代表該fp對象就是一個文件流，它也可能是網絡流，也可能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。 ## 參考源碼 [get_type.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_basic/get_type.py) [attrs.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_basic/attrs.py)