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當(dāng)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？ 首先，我們來判斷對象類型，使用type()函數(shù)： 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(shù)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(shù)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(dǎo)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() 對于class的繼承關(guān)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(shù)。 我們回顧上次的例子，如果繼承關(guān)系是： 復(fù)制代碼 代碼如下: 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(chuàng)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?yàn)閔變量指向的就是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(shí)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： 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
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str或者unicode： >>> isinstance('a', (str, unicode))
True
>>> isinstance(u'a', (str, unicode))
True
由于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(shù)，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(diào)用len()函數(shù)試圖獲取一個對象的長度，實(shí)際上，在len()函數(shù)內(nèi)部，它自動去調(diào)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(tài)： >>> 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(shè)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： 可以傳入一個default參數(shù)，如果屬性不存在，就返回默認(rèn)值： >>> getattr(obj, 'z', 404) # 獲取屬性'z'，如果不存在，返回默認(rèn)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'并賦值到變量fn >>> fn # fn指向obj.power <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>> >>> fn() # 調(diào)用fn()與調(diào)用obj.power()是一樣的 81 小結(jié) 通過內(nèi)置的一系列函數(shù)，我們可以對任意一個Python對象進(jìn)行剖析，拿到其內(nèi)部的數(shù)據(jù)。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(shè)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(tài)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(wǎng)絡(luò)流，也可能是內(nèi)存中的一個字節(jié)流，但只要read()方法返回的是有效的圖像數(shù)據(jù)，就不影響讀取圖像的功能。 |
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