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)
<type 'int'>
>>> type('str')
<type 'str'>
>>> type(None)
<type 'NoneType'>
如果一個變量指向函數或者類,也可以用type()
判斷:
>>> type(abs)
<type '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type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('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==type(123)
False
但是這種寫法太麻煩,Python把每種type類型都定義好了常量,放在types
模塊里,使用之前,需要先導入:
>>> import types
>>> type('abc')==types.StringType
True
>>> type(u'abc')==types.UnicodeType
True
>>> type([])==types.ListType
True
>>> type(str)==types.TypeType
True
最后注意到有一種類型就叫TypeType
,所有類型本身的類型就是TypeType
,比如:
>>> type(int)==type(str)==types.TypeType
True
使用isinstance()
對於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,但由於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,或者位於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(u'a', unicode)
True
>>> isinstance('a', unicode)
False
並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str或者unicode:
>>> isinstance('a', (str, unicode))
True
>>> isinstance(u'a', (str, unicode))
True
由於str
和unicode
都是從basestring
繼承下來的,所以,還可以把上面的代碼簡化為:
>>> isinstance(u'a', basestring)
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__', '__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']
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 MyObject(object):
... def __len__(self):
... return 100
...
>>> obj = MyObject()
>>> len(obj)
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()
緊接着,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 0x108ca35d0>>
>>> 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 0x108ca35d0>>
>>> fn() # 調用fn()與調用obj.power()是一樣的
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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,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。