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因此,我们可以确信

简介: 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

可以使用type()来判断:>>> type(12345)>>> type('12345')>>> type(None)>>> type(abs)>>> type(a)>>> type(b)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:>>> type(123)== type(4567)True>>> type(123)==intTrue>>> type('abc')== type('234')True>>> type('abc')== strTrue>>> type('c')== type(123)False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.GeneratorTypeTrueisinstance()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: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)Trueh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。

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))Trueisinstance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:>>>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:>>>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:>>>classMyDog(object):...def__len__(self):...return100...>>>dog =MyDog()>>>len(dog)100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'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:>>>classMyObject(object):...def__init__(self):...self.x =9...defpower(self):...returnself.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?

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"", line 1,inAttributeError:'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'>>>>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。

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:defreadImage(fp):if hasattr(fp,'read'):return readData(fp)returnNone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。


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