前言

最近在學習深度學習，已經跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
Python的安裝可以參見這篇：Python安裝
Python的運行模式以及輸入輸出可以參見這篇：Python IO
Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數據結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
Python控制語句介紹：ifelse，可以參見這篇：Python 條件判斷
Python控制語句介紹：循環實現，可以參見這篇：Python循環語句
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Python裝飾器：Python裝飾器
Python偏函數：Python偏函數
Python模塊：Python模塊
Python面向對象編程（1）：Python面向對象
Python面向對象編程（2）：Python面向對象（2）
目錄：

• 前言
• 獲取對象信息
  • 使用type()
  • types()
  • 使用isinstance()
  • 使用dir()
• 其他方法
  • 小結

獲取對象信息

當我們拿到一個對象的引用時，要想充分發揮它的功能，必選先知道它的類型和方法，但又如何知道這個對象是什么類型、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()函數返回的是什么類型呢？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

types()

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么辦？
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

可以通過help(types)常看types能夠檢查的函數：

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()

對于class的繼承關系來說，使用type()就很不方便。
我們要判斷class的是否是一個類型的子類集合，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

那么，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()

然后，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，但由于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，或者位于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

并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：
內部實現還是運用的面向對象的思路哦。

>>> 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

這里也驗證了優先使用自己類里自帶的方法。
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'

其他方法

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

**想想網頁訪問失敗**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'并賦值到變量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 81

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。
擴展了功能，但也帶來了隱患。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：面向对象编程（3）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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