Python11.2

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麼類型、有哪些方法呢？

使用type()函數

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'>    #指向函數
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>    #指向類

但是type()函數返回的是什麼類型呢？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')    #都是字符型
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麼辦？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()

對於class的繼承關係來說，使用type()就很不方便。我們要判斷class的類型，可以使用isinstance()函數。

回顧上次的例子，如果繼承關係是：
object -> Animal -> Dog -> Husky

那麼，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()

然後，判斷：

>>> isinstance(h, Husky)
True

沒有問題，因爲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(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

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list或者tuple：

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

總是優先使用isinstance()判斷類型，可以將指定類型及其子類“一網打盡”。

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__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., '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 0x10077a6a0>>
>>> 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 0x10077a6a0>>
>>> 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，我們纔會去獲取對象信息。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。

實例屬性和類屬性

由於Python是動態語言，根據類創建的實例可以任意綁定屬性。
給實例綁定屬性的方法是通過實例變量，或者通過self變量：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

但是，如果Student類本身需要綁定一個屬性呢？可以直接在class中定義屬性，這種屬性是類屬性，歸Student類所有：

class Student(object):
    name = 'Student'

當我們定義了一個類屬性後，這個屬性雖然歸類所有，但類的所有實例都可以訪問到。來測試一下：

>>> class Student(object):
...     name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 創建實例s
>>> print(s.name) # 打印name屬性，因爲實例並沒有name屬性，所以會繼續查找class的name屬性
Student
>>> print(Student.name) # 打印類的name屬性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 給實例綁定name屬性
>>> print(s.name) # 由於實例屬性優先級比類屬性高，因此，它會屏蔽掉類的name屬性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是類屬性並未消失，用Student.name仍然可以訪問
Student
>>> del s.name # 如果刪除實例的name屬性
>>> print(s.name) # 再次調用s.name，由於實例的name屬性沒有找到，類的name屬性就顯示出來了
Student

從上面的例子可以看出，在編寫程序的時候，千萬不要對實例屬性和類屬性使用相同的名字，因爲相同名稱的實例屬性將屏蔽掉類屬性，但是當你刪除實例屬性後，再使用相同的名稱，訪問到的將是類屬性。

練習

爲了統計學生人數，可以給Student類增加一個類屬性，每創建一個實例，該屬性自動增加：

class Student(object):
    count = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        Student.count+=1
# 測試:
if Student.count != 0:
    print('測試失敗!')
else:
    bart = Student('Bart')
    if Student.count != 1:
        print('測試失敗!')
    else:
        lisa = Student('Bart')
        if Student.count != 2:
            print('測試失敗!')
        else:
            print('Students:', Student.count)
            print('測試通過!')

運行結果：

Students: 2
測試通過!

小結

實例屬性屬於各個實例所有，互不干擾；
類屬性屬於類所有，所有實例共享一個屬性；
不要對實例屬性和類屬性使用相同的名字，否則將產生難以發現的錯誤。