. isinstance, type, issubclass

 ⾸先, 我们先看issubclass() 这个内置函数可以帮我们判断xxx类是否是yyy类型的⼦类.

 

class Base:
 	pass
class Foo(Base):
 	pass
class Bar(Foo):
 	pass
print(issubclass(Bar, Foo)) # True
print(issubclass(Foo, Bar)) # False
print(issubclass(Bar, Base)) # True

 

  

然后我们来看type. type在前⾯的学习期间已经使⽤过了. type(obj) 表⽰查看obj是由哪个类创建的

class Foo:
 	pass
obj = Foo()
print(obj, type(obj)) # 查看obj的类

  

那这个⿁东⻄有什么⽤呢? 可以帮我们判断xxx是否是yyy数据类型的

 

class Boy:
 	pass
class Girl:
 	pass
# 统计传进来的男⽣和⼥⽣分别有多少
def func(*args):
 	b = 0
 	g = 0
 for obj in args:
if type(obj) == Boy:
 		b += 1
 	elif type(obj) == Girl:
 		g += 1
 	return b, g
ret = func(Boy(), Girl(), Girl(), Girl(), Boy(), Boy(), Girl())
print(ret)

 

  

isinstance也可以判断xxxyyy类型的数据. 但是isinstance没有type那么精准.

 

class Base:
 	pass
class Foo(Base):
 	pass
class Bar(Foo):
 	pass
print(isinstance(Foo(), Foo)) # True
print(isinstance(Foo(), Base)) # True
print(isinstance(Foo(), Bar)) # False
# isinstance可以判断该对象是否是xxx家族体系中的(只能往上判断)

 

  

. 区分函数和⽅法

 我们之前讲过函数和⽅法. 这两样东⻄如何进⾏区分呢? 其实很简单. 我们只需要打印⼀下就能看到区别的

def func():
 	pass
print(func) # <function func at 0x10646ee18>
class Foo:
 	def chi(self):
 		print("我是吃")
f = Foo()
print(f.chi) # <bound method Foo.chi of <__main__.Foo object at 0x10f688550>>

  

函数在打印的时候. 很明显显⽰的是function. ⽽⽅法在打印的时候很明显是method.那在这⾥. 我要告诉⼤家. 其实并不⼀定是这样的. 看下⾯的代码

 

class Foo:
 	def chi(self):
 		print("我是吃")
 	@staticmethod
 	def static_method():
 		pass
 	@classmethod
 	def class_method(cls):
 		pass
f = Foo()
print(f.chi) # <bound method Foo.chi of <__main__.Foo object at 0x10f688550>>
print(Foo.chi) # <function Foo.chi at 0x10e24a488>
print(Foo.static_method) # <function Foo.static_method at 0x10b5fe620>
print(Foo.class_method) # bound method Foo.class_method of <class '__main__.Foo'>>
print(f.static_method) # <function Foo.static_method at 0x10e1c0620>
print(f.class_method) #<bound method Foo.class_method of <class '__main__.Foo'>>

 

  

仔细观察, 我们能得到以下结论:

1. 类⽅法. 不论任何情况, 都是⽅法.

2. 静态⽅法, 不论任何情况. 都是函数

3. 实例⽅法, 如果是实例访问. 就是⽅法. 如果是类名访问就是函数. (说明:使用类调用实例方法的方式,不是特殊情况,其实不使用为好,不然还得创建一个对象,会多出一行代码,关键是不符合面向对象的思想。)

那如何⽤程序来帮我们分辨. 到底是⽅法还是函数呢? ⾸先, 我们要借助于types模块.

# 所有的⽅法都是MethodType的实例

# 所有的函数都是FunctionType的实例

 

from types import MethodType, FunctionType
def func():
   pass
print(isinstance(func, FunctionType)) # True
print(isinstance(func, MethodType)) # False
class Foo:
   def chi(self):
     print("我是吃")
   @staticmethod
   def static_method():
     pass
   @classmethod
   def class_method(cls):
     pass
obj = Foo()
print(type(obj.chi)) # method
print(type(Foo.chi)) # function
print(isinstance(obj.chi, MethodType)) # True
print(isinstance(Foo.chi, FunctionType)) # True

print(isinstance(Foo.static_method, FunctionType)) # True
print(isinstance(Foo.static_method, MethodType)) # False
print(isinstance(Foo.class_method, FunctionType)) # False
print(isinstance(Foo.class_method, MethodType)) # True

 

  

. 反射.

 ⾸先, 我们看这样⼀个需求, , 有个⼤⽜, 写了⼀堆特别⽜B的代码. 然后放在了⼀个py

⽂件⾥(模块), 这时, 你想⽤这个⼤⽜写的东⻄. 但是呢. 你⾸先得知道⼤⽜写的这些代码都是⼲什么⽤的. 那就需要你把⼤⽜写的每⼀个函数跑⼀下. 摘⼀摘⾃⼰想⽤的内容. 来咱们模拟这样的需求, ⾸先, ⼤⽜给出⼀个模块.

⼤⽜.py 

def chi():
 	print("⼤⽜⼀顿吃100个螃蟹")
def he():
 	print("⼤⽜⼀顿喝100瓶可乐")
def la():
 	print("⼤⽜不⽤拉")
def shui():
 	print("⼤⽜⼀次睡⼀年")

 接下来, 到你了. 你要去⼀个⼀个的调⽤. 但是呢. 在调⽤之前. ⼤⽜告诉你了. 他写了哪些⽅法. 那现在就可以这么来办了 

import master
while 1:
 print("""作为⼤⽜, 我帮你写了:
 chi
 he
 la
 shui
等功能. ⾃⼰看看吧""")
 gn = input("请输⼊你要测试的功能:")
 if gn == 'chi':
 	master.chi()
 elif gn == "he":
     master.he()
 elif gn == "la":
 	master.la()
 elif gn == "shui":
 	master.shui()
 else:
 	print("⼤⽜就这⼏个功能. 别搞事情")

  

写是写完了. 但是.....如果⼤⽜现在写了100个功能呢? 你得判断100次么? 太累了吧. 现有的知识解决不了这个问题. 那怎么办呢? 注意看. 我们可以使⽤反射来完成这样的功能. 非常的简单. 想想. 这⾥我们是不是让⽤户输入要执⾏的功能了. 那这个功能就是对应模块⾥的功能. 那也就是说. 如果能通过字符串来动态访问模块中的功能就能解决这个问题.好了. 我要告诉你 反射解决的就是这个问题. 为什么叫反射? 反着来啊. 正常是我们先引入模块, 然后⽤模块去访问模块⾥的内容. 现在反了. 我们⼿动输入要运⾏的功能. 反着去模块⾥找. 这个就叫反射

import master
while 1:
 print("""作为⼤⽜, 我帮你写了:
 chi
 he
 la
 shui
等功能. ⾃⼰看看吧""")
 gn = input("请输⼊你要测试的功能:")
 # niuB版
 func = getattr(master, gn)
 func()

  

getattr(对象, 字符串): 从对象中获取到xxx功能. 此时xxx是⼀个字符串. get表⽰找, attr表⽰属性(功能). 但是这⾥有个问题. ⽤户如果⼿⼀抖, 输入错了. 在⼤⽜的代码⾥没有你要找的内容. 那这个时候就会报错. 所以. 我们在获取attr之前. 要先判断⼀下. 有没有这个attr.

 

import master
from types import FunctionType
while 1:
 print("""作为⼤⽜, 我帮你写了:
 chi
 he
 la
 shui
等功能. ⾃⼰看看吧""")
 gn = input("请输⼊你要测试的功能:")
 # niuB版
 if hasattr(master, gn): # 如果master⾥⾯有你要的功能
#获取这个功能, 并执行     attr = getattr(master, gn) # 判断是否是函数. 只有函数才可以被调⽤ if isinstance(attr, FunctionType): attr() else: # 如果不是函数, 就打印 print(attr)

 

  

好了, 这⾥我们讲到了两个函数. ⼀个是getattr(). ⼀个是hasattr(). 其中getattr()⽤来获取信息. hasattr()⽤来判断xxx中是否包含了yyy功能, 那么我们可以在模块中这样来使⽤反射.在⾯向对象中⼀样可以这样进⾏操作. 这个就比较⽜B

 

class Person:
   country = "⼤清"
   def chi(self):
 	pass
# 类中的内容可以这样动态的进⾏获取
print(getattr(Person, "country")) 
print(getattr(Person, "chi")) # 相当于Foo.func 函数
# 对象⼀样可以
obj = Person()
print(getattr(obj, "country"))
print(getattr(obj, "chi")) # 相当于obj.func ⽅法

 

  

总结, getattr可以从模块中获取内容, 也可以从类中获取内容, 也可以从对象中获取内. python中⼀切皆为对象. 那可以这样认为. getattr从对象中动态的获取成员

 来看⼀个⽰例

 

class Person:
 	def chi(self):
 		print("吃")
 	def he(self):
 		print("喝")
 	def la(self):
 		print("拉")
 	def sa(self):
 		print("撒")
 	def shui(self):
 		print("睡")
def run(self):
 lst = ['chi', 'he', 'la', 'sa', 'shui']
 num = int(input("""本系统有以下功能
 1. 吃
 2. 喝
 3. 拉
 4. 撒
 5. 睡
请选择你要执⾏的功能:"""))
 # 通过类名也可以使⽤
 # func = getattr(Person, lst[num - 1])
 # func(self)
 # 通过对象来访问更加合理
p = Person()
p.run()

 

  

补充:

 关于反射, 其实⼀共有4个函数:

1. hasattr(obj, str) 判断obj中是否包含str成员

2. getattr(obj,str) obj中获取str成员

3. setattr(obj, str, value) obj中的str成员设置成value. 注意. 这⾥的value可以是, 也可以是函数或者⽅法

4. delattr(obj, str) obj中的str成员删除掉

 注意, 以上操作都是在内存中进⾏的. 并不会影响你的源代码

 

class Foo:
 	pass
f = Foo()
print(hasattr(f, "chi")) # False
setattr(f, "chi", "123")
print(f.chi) # 被添加了⼀个属性信息
setattr(f, "chi", lambda x: x + 1)
print(f.chi(3)) # 4