python 学习笔记四
自省
使用 type、st r、dir 和其它内置函数
type 函数返回任意对象的数据类型。在 types 模块中列出了可能的数据类型。这对于处理多种数据类型的帮助者函数非常有用。
>>> type(1)
<type 'int'>
>>> li = []
>>> type(li)
<type 'list'>
str 将数据强制转换为字符串。每种数据类型都可以强制转换为字符串。
>>> str(1) (1)
'1'
>>> horsemen = ['war', 'pestilence', 'famine']
>>> horsemen
['war', 'pestilence', 'famine']
>>> horsemen.append('Powerbuilder')
>>> str(horsemen) (2)
"['war', 'pestilence', 'famine', 'Powerbuilder']"
>>> str(odbchelper) (3)
"<module 'odbchelper' from 'c:\\docbook\\dip\\py\\odbchelper.py'>
>>> str(None) (4)
'None'
Example 4.7. dir 介绍
>>> li = []
>>> dir(li) (1)
['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert',
'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
>>> d = {}
>>> dir(d) (2)
['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'i tems', 'keys', 'setdefault', 'update', 'values']
>>> import odbchelper
>>> dir(odbchelper) (3)
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'bui ldConnectionString']
最后是 callable 函数，它接收任何对象作为参数，如果参数对象是可调用的，
返回 True；否则返回 False。可调用对象包括函数、类方法，甚至类自身 (下一
章将更多的关注类)。
Example 4.8. call abl e 介绍
>>> import string
>>> string.punctuation (1)
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~'
>>> string.join (2)
<function join at 00C55A7C>
>>> callable(string.punctuation) (3)
False
>>> callable(string.join) (4)
True
>>> print string.join.__doc__ (5)
- 54 -Dive Into Python http://diveintopython.org/
join(list [,sep]) -> string
Return a string composed of the words in list, with
intervening occurrences of sep. The default separator is a
single space.
(joinfields and join are synonymous)
4.3.3. 内置函数
type、str、dir 和其它的 Python 内置函数都归组到了 __builtin__ (前后分别是双下划线) 这个特殊的模块中。如果有帮助的话，你可以认为 Python 在启动时自动执行了 from __builtin__ import *，此语句将所有的 “内置” 函数导入该命名空间，所以在这个命名空间中可以直接使用这些内置函数。
像这样考虑的好处是，你是可以获取 __builtin__ 模块信息的，并以组的形式访问所有的内置函数和属性。猜到什么了吗，现在我们的 Python 有一个称为info 的函数。自己尝试一下，略看一下结果列表。后面我们将深入到一些更重要的函数。(一些内置的错误类，比如 AttributeError，应该看上去已经很熟悉了。)
Example 4.10. getattr 介绍
>>> li = ["Larry", "Curly"]
>>> li.pop (1)
<built-in method pop of list object at 010DF884>
>>> getattr(li, "pop") (2)
<built-in method pop of list object at 010DF884>
>>> getattr(li, "append")("Moe") (3)
>>> li
["Larry", "Curly", "Moe"]
>>> getattr({}, "clear") (4)
<built-in method clear of dictionary object at 00F113D4>
>>> getattr((), "pop") (5)
Traceback (innermost last):
File "<interactive input>", line 1, in ?
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'pop'
4.4.1. 用于模块的 getattr
getattr 不仅仅适用于内置数据类型，也可作用于模块。
Example 4.11. apihelp er.py 中的 getatt r 函数
>>> import odbchelper
>>> odbchelper.buildConnectionString (1)
<function buildConnectionString at 00D18DD4>
>>> getattr(odbchelper, "buildConnectionString") (2)
<function buildConnectionString at 00D18DD4>
>>> object = odbchelper
>>> method = "buildConnectionString"
>>> getattr(object, method) (3)
<function buildConnectionString at 00D18DD4>
>>> type(getattr(object, method)) (4)
<type 'function'>
>>> import types
>>> type(getattr(object, method)) == types.FunctionType
True
>>> callable(getattr(object, method)) (5)
True
(1) 该语句返回 odbchelper 模块中 buildConnectionString 函数的引用，Chapter 2,
第一个 Python 程序 你已经研习过这个方法了。(你看到的这个十六进制地
址是我机器上的；你的输出结果会有所不同。)
(2) 使用 getattr，你能够获得同一函数的同一引用。通常，getattr(object,
"attribute") 等价于 object.attribute。如果 object 是一个模块的话，那么 attribute 可能是定义在模块中的任何东西：函数、类或者全局变量。
(3) 接下来的是你真正用在 info 函数中的东西。object 作为一个参数传递给函数； method 是方法或者函数的名称字符串。
(4) 在这个例子中，method 是函数的名称，通过获取 type 可以进行验证。
(5) 由于 method 是一个函数，所以它是可调用的。4.4.1. 用于模块的 getattr getattr 不仅仅适用于内置数据类型，也可作用于模块。
Example 4.12. 使用 getatt r 创建分发者
import statsout
def output(data, format="text"): (1)
output_function = getattr(statsout, "output_%s" % format) (2)
return output_function(data) (3)
(1) output 函数接收一个必备参数 data，和一个可选参数 format。如果没有指定
format 参数，其缺省值是 text 并完成普通文本输出函数的调用。
(2) 你可以连接 format 参数值和 "output_" 来创建一个函数名称作为参数值，
然后从 statsout 模块中取得该函数。这种方式允许今后很容易地扩展程序
以支持其它的输出格式，而且无需修改分发函数。所要做的仅仅是向
statsout 中添加一个函数，比如 output_pdf，之后只要将 “pdf” 作为 format 的
参数值传递给 output 函数即可。
(3) 现在你可以简单地调用输出函数，就像调用其它函数一样。output_function
变量是指向 statsout 模块中相应函数的引用。
Example 4.13. getatt r 缺省值
import statsout
def output(data, format="text"):
output_function = getattr(statsout, "output_%s" % format, statsout.output_text)
return output_function(data) (1)
(1) 这个函数调用一定可以工作，因为你在调用 getattr 时添加了第三个参数。
第三个参数是一个缺省返回值，如果第二个参数指定的属性或者方法没能
找到，则将返回这个缺省返回值。正如你所看到，getattr 是相当强大的。它是自省的核心，在后面的章节中你将看到它更强大的示例
4.5. 过滤列表
如你所知，Python 具有通过列表解析 (Section 3.6, “ 映射 list” ) 将列表映射到
其它列表的强大能力。这种能力同过滤机制结合使用，使列表中的有些元素
被映射的同时跳过另外一些元素。
过滤列表语法：
[mapping-expression for element in source-list if filter-expression]
这是你所知所爱的列表解析的扩展。前三部分都是相同的；最后一部分，以 if
开头的是过滤器表达式。过滤器表达式可以是返回值为真或者假的任何表达
式 (在 Python 中是几乎任何东西)。任何经过滤器表达式演算值为真的元素都
可以包含在映射中。其它的元素都将忽略，它们不会进入映射表达式，更不
会包含在输出列表中。
Example 4.14. 列表过滤介绍
>>> li = ["a", "mpilgrim", "foo", "b", "c", "b", "d ", "d"]
>>> [elem for elem in li if len(elem) > 1] (1)
['mpilgrim', 'foo']
>>> [elem for elem in li if elem != "b"] (2)
['a', 'mpilgrim', 'foo', 'c', 'd', 'd']
>>> [elem for elem in li if li.count(elem) == 1] (3)
['a', 'mpilgrim', 'foo', 'c']
(1) 这里的映射表达式很简单 (只是返回每个元素的值)，所以请把注意力集中到过滤器表达式上。由于 Python 会遍历整个列表，它将对每个元素执行
过滤器表达式。如果过滤器表达式演算值为真，该元素就会被映射，同时
映射表达式的结果将包含在返回的列表中。这里，你过滤掉了所有单字符
的字符串，留下了一个由长字符串构成的列表。
(2) 这里你过滤掉了一个特定值 b。注意这个过滤器会过滤掉所有的 b，因为每次取出 b，过滤表达式都将为假。
(3) count 是一个列表方法，返回某个值在列表中出现的次数。你可以认为这个过滤器将从列表中剔除重复元素，返回一个只包含了在原始列表中有着
唯一值拷贝的列表。但并非如此，因为在原始列表中出现两次的值 (在本
例中，b 和 d) 被完全剔除了。从一个列表中排除重复值有多种方法，但过
滤并不是其中的一种。
回到 apihelper.py 中的这一行：
methodList = [method for method in dir(object) if callable(getattr(object, method))]
这行看上去挺复杂――确实也很复杂――但是基本结构都还是一样的。整个
过滤表达式返回一个列表，并赋值给 methodList 变量。表达式的前半部分是列
表映射部分。映射表达式是一个和遍历元素相同的表达式，因此它返回每个
元素的值。dir(object) 返回 object 对象的属性和方法列表――你正在映射的列表。
所以唯一新出现的部分就是在 if 后面的过滤表达式。
过滤表达式看上去很恐怖，其实不是。你已经知道了 callable、getattr 和 in。正
如你在前面的部分中看到的，如果 object 是一个模块，并且 method 是上述模
块中某个函数的名称，那么表达式 getattr(object, method) 将返回一个函数对象。
所以这个表达式接收一个名为 object 的对象，然后得到它的属性、方法、函数
和其他成员的名称列表，接着过滤掉我们不关心的成员。执行过滤行为是通
过对每个属性/方法/函数的名称调用 getattr 函数取得实际成员的引用，然后
检查这些成员对象是否是可调用的，当然这些可调用的成员对象可能是方法
或者函数，同时也可能是内置的 (比如列表的 pop 方法) 或者用户自定义的 (比
如 odbchelper 模块的 buildConnectionString 函数)。这里你不用关心其它的属性。
Example 4.17. and-or 技巧介绍
>>> a = "first"
>>> b = "second"
>>> 1 and a or b (1)
'first'
>>> 0 and a or b (2)
'second'
(1) 这个语法看起来类似于 C 语言中的 bool ? a : b 表达式。整个表达式从左到
右进行演算，所以先进行 and 表达式的演算。1 and 'first' 演算值为 'first'，
然后 'first' or 'second' 的演算值为 'first'。
(2) 0 and 'first' 演算值为 False，然后 0 or 'second' 演算值为 'second'。
Example 4.19. 安全使用 and-or 技巧
>>> a = ""
>>> b = "second"
>>> (1 and [a] or [b] )[0] (1)
''
(1) 由于 [a] 是一个非空列表，所以它决不会为假。即使 a 是 0 或者 '' 或者其它假值，列表 [a] 也为真，因为它有一个元素。
到现在为止，这个技巧可能看上去问题超过了它的价值。毕竟，使用 if 语句
可以完成相同的事情，那为什么要经历这些麻烦事呢？哦，在很多情况下，
你要在两个常量值中进行选择，由于你知道 a 的值总是为真，所以你可以使
用这种较为简单的语法而且不用担心。对于使用更为复杂的安全形式，依然
有很好的理由要求这样做。例如，在 Python 语言的某些情况下 if 语句是不允许使用的，比如在 lambda 函数中。
Example 4.20. lam bda 函数介绍
>>> def f(x):
... return x*2
...
>>> f(3)
6
>>> g = lambda x: x*2 (1)
>>> g(3)
6
>>> (lambda x: x*2)(3) (2)
6
(1) 这是一个 lambda 函数，完成同上面普通函数相同的事情。注意这里的简短的语法：在参数列表周围没有括号，而且忽略了 return 关键字 (隐含存在，因为整个函数只有一行)。而且，该函数没有函数名称，但是可以将它赋值给一个变量进行调用。
(2) 使用 lambda 函数时甚至不需要将它赋值给一个变量。这可能不是世上最有用的东西，它只是展示了 lambda 函数只是一个内联函数。总的来说，lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个达式的值。lambda 函数不能包含命令，包含的表达式不能超过一个。不要试图向 lambda 函数中塞入太多的东西；如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。
4.7.1. 真实世界中的 lambda 函数
apihelper.py 中的 lambda 函数：
processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)
注意这里使用了 and-or 技巧的简单形式，它是没问题的，因为 lambda 函数在
布尔环境中总是为真。(这并不意味这 lambda 函数不能返回假值。这个函数对
象的布尔值为真；它的返回值可以是任何东西。)
还要注意的是使用了没有参数的 split 函数。你已经看到过它带一个或者两个
参数的使用，但是不带参数它按空白进行分割。
Example 4.21. spl it 不带参数
>>> s = "this is\na\ttest" (1)
>>> print s
this is
a test
>>> print s.split() (2)
['this', 'is', 'a', 'test']
>>> print " ".join(s.split()) (3)
'this is a test'
(1) 这是一个多行字符串，通过使用转义字符的定义代替了三重引号。\n 是一个回车，\t 是一个制表符。
(2) 不带参数的 split 按照空白进行分割。所以三个空格、一个回车和一个制表符都是一样的。
(3) 通过 split 分割字符串你可以将空格统一化；然后再以单个空格作为分隔符用 join 将其重新连接起来。这也就是 info 函数将多行 doc string 合并成单行所做的事情。
那么 info 函数到底用这些 lambda 函数、split 函数和 and-or 技巧做了些什么呢？
processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)
