當我們拿到一個對象的引用時，如何知道這個對象是什麽類型、有哪些方法呢？

使用type()

首先，我們來判斷對象類型，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‘>
>>> type(a)
<class ‘__main__.Animal‘>
 

但是type()函數返回的是什麽類型呢？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‘)
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麽辦？可以使用types

>>> 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。

我們回顧上次的例子，如果繼承關系是：

object -> Animal -> Dog -> Husky

那麽，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，因為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

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__‘, ‘__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。要註意的是，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。

請註意，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。

python 之獲取對象信息