前言

最近在学习深度学习，已经跑出了几个模型，但Pyhton的基础不够扎实，因此，开始补习Python了，大家都推荐廖雪峰的课程，因此，开始了学习，但光学有没有用，还要和大家讨论一下，因此，写下这些帖子，廖雪峰的课程连接在这里：廖雪峰

Python的相关介绍，以及它的历史故事和运行机制，可以参见这篇：python介绍

Python的安装可以参见这篇：Python安装

Python的运行模式以及输入输出可以参见这篇：Python IO

Python的基础概念介绍，可以参见这篇：Python 基础

Python字符串和编码的介绍，可以参见这篇：Python字符串与编码

Python基本数据结构：list和tuple介绍，可以参见这篇：Python list和tuple

Python控制语句介绍：ifelse，可以参见这篇：Python 条件判断

Python控制语句介绍：循环实现，可以参见这篇：Python循环语句

Python数据结构：dict和set介绍Python数据结构dict和set

Python函数相关：Python函数

Python高阶特性：Python高级特性

Python高阶函数：Python高阶函数

Python匿名函数：Python匿名函数

Python装饰器：Python装饰器

Python偏函数：Python偏函数

Python模块：Python模块

Python面向对象编程（1）：Python面向对象

Python面向对象编程（2）：Python面向对象（2）

目录：

前言获取对象信息使用type()types()使用isinstance()使用dir() 其他方法小结

获取对象信息

当我们拿到一个对象的引用时，要想充分发挥它的功能，必选先知道它的类型和方法，但又如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

使用type()

首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：

基本类型都可以用type()判断：

>>> type(123)<class 'int'>>>> type('str')<class 'str'>>>> type(None)<type(None) 'NoneType'>

如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：

>>> type(abs)<class 'builtin_function_or_method'>>>> type(a)<class '__main__.Animal'>

但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：

>>> type(123)==type(456)True>>> type(123)==intTrue>>> type('abc')==type('123')True>>> type('abc')==strTrue>>> type('abc')==type(123)False

types()

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：

>>> 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

可以通过help(types)常看types能够检查的函数：

help(types)Help on module types:NAMEtypes - Define names for built-in types that aren't directly accessible as a builtin.CLASSESbuiltins.objectbuiltins.async_generatorbuiltins.builtin_function_or_methodbuiltins.codebuiltins.coroutinebuiltins.framebuiltins.functionbuiltins.generatorbuiltins.getset_descriptorbuiltins.mappingproxybuiltins.member_descriptorbuiltins.methodbuiltins.modulebuiltins.tracebackDynamicClassAttributeSimpleNamespace

使用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的是否是一个类型的子类集合，可以使用isinstance()函数。

我们回顾上次的例子，如果继承关系是：

object -> Animal -> Dog -> Husky

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：

>>> a = Animal()>>> d = Dog()>>> h = Husky()

然后，判断：

>>> isinstance(h, Husky)True

没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。

再判断：

>>> isinstance(h, Dog)True

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：

>>> isinstance(h, Animal)True

同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：

>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)True

但是，d不是Husky类型：

>>> isinstance(d, Husky)False

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：

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

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：

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

总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。

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：

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

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：

内部实现还是运用的面向对象的思路哦。

>>> len('ABC')3>>> 'ABC'.__len__()3

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：

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

这里也验证了优先使用自己类里自带的方法。

剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：

>>> 'ABC'.lower()'abc'

其他方法

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：

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

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？True>>> obj.x9>>> 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

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

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

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404404

**想想网页访问失败**404

也可以获得对象的方法：

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？True>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn>>> fn # fn指向obj.power<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的81

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：

sum = obj.x + obj.y

就不要写：

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

一个正确的用法的例子如下：

def readImage(fp):if hasattr(fp, 'read'):return readData(fp)return None

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。

扩展了功能，但也带来了隐患。