標籤:lis import reduce object 剖析 錯誤 with cal hash
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()
首先,我們來判斷物件類型,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‘>
如果一個變數指向函數或者類,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,就需要比較兩個變數的type類型是否相同:
>>> type(123)==type(456)True>>> type(123)==intTrue>>> type(‘abc‘)==type(‘123‘)True>>> type(‘abc‘)==strTrue>>> type(‘abc‘)==type(123)False
判斷基礎資料型別 (Elementary Data Type)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模組中定義的常量:
>>> import types>>> def fn():... pass...>>> type(fn)==types.FunctionTypeTrue>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionTypeTrue>>> type(lambda x: x)==types.LambdaTypeTrue>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorTypeTrue
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。
我們回顧上次的例子,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。先建立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,因為h變數指向的就是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數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()函數試圖擷取一個對象的長度,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()返回小寫字串:
>>> ‘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.x9>>> hasattr(obj, ‘y‘) # 有屬性‘y‘嗎?False>>> setattr(obj, ‘y‘, 19) # 設定一個屬性‘y‘>>> hasattr(obj, ‘y‘) # 有屬性‘y‘嗎?True>>> getattr(obj, ‘y‘) # 擷取屬性‘y‘19>>> obj.y # 擷取屬性‘y‘19
如果試圖擷取不存在的屬性,會拋出AttributeError的錯誤:
>>> getattr(obj, ‘z‘) # 擷取屬性‘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,就返回預設值:
>>> getattr(obj, ‘z‘, 404) # 擷取屬性‘z‘,如果不存在,返回預設值404404
也可以獲得對象的方法:
>>> hasattr(obj, ‘power‘) # 有屬性‘power‘嗎?True>>> getattr(obj, ‘power‘) # 擷取屬性‘power‘<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>>>> fn = getattr(obj, ‘power‘) # 擷取屬性‘power‘並賦值到變數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
通過內建的一系列函數,我們可以對任意一個Python對象進行剖析,拿到其內部的資料。要注意的是,只有在不知道對象資訊的時候,我們才會去擷取對象資訊。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
假設我們希望從檔案流fp中讀取映像,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對象就是一個檔案流,它也可能是網路流,也可能是記憶體中的一個位元組流,但只要read()方法返回的是有效映像資料,就不影響讀取映像的功能。
python 之擷取對象資訊