从零开始学Python-Day41-获取对象信息

type()

拿到一个对象，如何知道对象是什么类型？如何判断对象类型？可以使用type()来判断：

<code>>>> type(12345)

>>> type('12345')

>>> type(None)

>>> type(abs)

>>> type(a)

>>> type(b)
/<code>

除了基本类型可以判断，指向函数或者类的变量也可以判断（上面的a我们在上一节赋值了一个空list）type函数返回对应的class类型，可以用来比较两个变量的type类型是否相同：

<code>>>> type(123) == type(4567)
True
>>> type(123) == int
True
>>> type('abc') == type('234')
True
>>> type('abc') == str
True
>>> type('avc') == type(123)
False/<code>

判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：

<code>>>> 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/<code>

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：

<code>object -> Animal -> Dog -> Husky/<code>

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：

<code>>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()/<code>

然后，判断：

<code>>>> isinstance(h, Husky)
True/<code>

没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。

再判断：

<code>>>> isinstance(h, Dog)
True/<code>

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：

<code>>>> isinstance(h, Animal)
True/<code>

同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：

<code>>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True/<code>

但是，d不是Husky类型：

<code>>>> isinstance(d, Husky)
False/<code>

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：

<code>>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True/<code>

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list或者tuple：

<code>>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True/<code>

isinstance要优先使用

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：

<code>>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']/<code>

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：

<code>>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3/<code>

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：

<code>>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100/<code>

剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：

<code>>>> 'ABC'.lower()
'abc'/<code>

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：

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

紧接着，可以测试该对象的属性：

<code>>>> 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/<code>

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

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

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

<code>>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
404/<code>

也可以获得对象的方法：

<code>>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81/<code>

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：

<code>sum = obj.x + obj.y/<code>

就不要写：

<code>sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')/<code>

一个正确的用法的例子如下：

<code>def readImage(fp):
    if hasattr(fp, 'read'):
        return readData(fp)
    return None/<code>

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，根据鸭子类型，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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