python中的反射

        在绝大多数语言中，都有反射机制的存在。从作用上来讲，反射是为了增加程序的动态描述能力。通俗一些，就是可以让用户参与代码执行的决定权。在程序编写的时候，我们会写很多类，类中又有自己的函数，对象等等。这些类和函数都是为了后续代码服务，程序员决定什么时候用到哪一个类，什么时候调用某个函数。但很多时候，我们需要根据用户的需求来决定执行哪一段代码块。用户可能是通过点击，输入数据，或者其他方式发出指令，反射则将用户的指令传递到需要执行的那一段代码块。这个过程是自动执行的，无需人工去核对用户指令是否应该执行那一段代码，而是由反射机制自动查找该执行的代码块。大多数反射都是以web来进行举例说明，而反射本身的最常见的使用场景也确实是根据web的url不同来调用不同的函数。当然这里，我们不用讨论他的具体应用，只简单说明一下他的使用意义。

        python的反射机制设定较为简单，一共有四个关键函数分别是getattr、hasattr、setattr、delattr。前两个最为常用，最后一个几乎很少用到。python本身定义的反射是指在内存中对容器里的某些元素进行操作，这个容器不仅仅包括类,还包括函数,对象,这三者不同的是在查找对象的时候,除了会查找对象自身,还会去创建对象的类里面进行查找。要用实际例子来说明一下python中的反射具体作用，先看一下需求。所有的语言中，我们都可以轻易办到让用户自由输入一个数据，然后打印那个数据，这是最简单的人机交互。在代码里的实现过程是，生成一个变量，获取用户输入数据，赋值给变量。打印变量。同理我们可以在某个类中定义两个函数，然后要求用户输入数据，根据用户输入的数据来决定具体执行哪一个函数，这就是一个人工的反射机制。当需要查找的函数只有两条的时候，我们可以用if——else进行判断。但如果数据达数百条之多，那重复性使用if不仅效率低下，而且代码量也难以估量。这种情况，就需要用到反射。具体代码如下：

#新建一个方法类 命名为echo_test 类中代码如下，定义三个函数，函数内容为打印函数名
__author__ = "lixin"
def echo_test1():
    print("echo_test1")
def echo_test2():
    print("echo_test2")
def echo_test3():
    print("echo_test3")
 
#另一个执行类 代码如下
__author__ = "lixin" #
import echo_test 导入方法类
func_name = input("What do you want to do?,please enter:")#请求用户输入数据
func = getattr(echo_test,func_name)#调用getattr函数，参数分别是方法类的类名，用户输入的数据。生成变量接收返回参数
func()#把变量当做方法执行

#输出结果如下
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s11/day8/echo_example/echo_func.py
What do you want to do?,please enter:echo_test1#输入数据
echo_test1#执行结果

Process finished with exit code 0

　　

　　来分析一下代码，首先说代码仅做实例，极为不完善，且输入数据只能是定义的函数的名称，但我们主要是讨论getattr的作用。从代码不难看出，它接收一个类名和一个字符串做为参数，然后去给的类里查找和字符串相同的函数名，并将那个函数的全部内容返回。所以，我们的变量实际是一个函数，因此可以直接调用。这就是一个简单的完整反射。也是python中反射最主要的功能。hasatter的作用更多是为了getattr服务。就如同上面的代码中，有可能用户输入的数据，在我们的定义的函数中并没有与之匹配的函数名，那也就无法执行。如果没有错误防御机制，程序就会崩溃，因此拿到用户输入的数据，在直接去查找执行前，需要先判断一下用户想要执行的函数是否存在，这就是hasattr的作用了  代码如下：

#在上一份代码的基础上直接更改，注意是在交互类
func_name = input("What do you want to do?,please enter:")
func = hasattr(echo_test,func_name)#getattr改为hasatter
print(func)
 输出结果如下：
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s11/day8/echo_example/echo_func.py
What do you want to do?,please enter:echo_test1
True #返回结果为布尔值

Process finished with exit code 0

　　

       以上，可以看出，hasattr函数的参数跟getattr是一样的，接收一个类和一个字符串，返回一个布尔值。它的作用就是检测用户输入的内容是否有对应的函数存在。如果有，返回true，没有，则false。我们则可以根据结果预防找不到函数的错误。因此，它和getattr常常配套使用，如果判定存在，则获取，再执行，这样可以保证代码不会运行出错。setattr的作用则是创建一个对象，代码如下：

  

#还是在原代码基础上修改 ，交互类
print(dir(echo_test))#首先输出一下echo_test这个类的所有方法
func_name = input("What do you want to do?,please enter:")#请求用户输入数据
func = setattr(echo_test,func_name,lambda x:x+1)
#调用setattr函数，参数分别是类名，用户输入数据，一个简单函数
print(dir(echo_test))#再次打印echo_test这个类的所有方法

"""输出结果如下
第一次打印类方法结果
['__author__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', 
'__package__', '__spec__', 'echo_test1', 'echo_test2', 'echo_test3'] 

What do you want to do?,please enter:lixin
第二次打印结果
['__author__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__',
 '__package__', '__spec__', 'echo_test1', 'echo_test2', 'echo_test3', 'lixin']"""

　　

        从输出结果分析，setattr函数的作用就是新建一个对象，参数分别是新建对象所属类的类名，新建对象的对象名，对象的值，这个值可以是字符串，也可以是数字，当然也可以是一个函数，上面代码为了简便，直接用了一个匿名函数。最后一个delattr则是删除存在的函数，使用率较低，也没什么特别注意的地方。

       在使用过程中，还需要提到的就是动态获得类名，如上所有代码中的类名，都是我们固定输入的，在实际运用当中，这样会使代码极为不灵活。四个反射函数的第一个参数都只接受类名，而无法接收字符串。用户直接输入的数据，格式显然是字符串，因此无法直接使用。当然，我们可以把字符串转化成类名，但无需那么麻烦。python有相应的应对措施，使用代码如下：

#原代码基础上修改，交互类
__author__ = "lixin"
func_name = input("What do you want to do?,please enter:")#获取用户输入数据
class_name,func_name = func_name.split("/")将用户输入数据分割，并分别赋值给两个变量
model = __import__(class_name)#以__import__的形式导入类名，并生成变量获取返回值
Flog = hasattr(model,func_name)#变量值可以直接当做参数传入，在这里验证一下函数是否存在
if Flog:#如果存在在调用getattr函数，如果不存在，则提示数据有误。
    func = getattr(model, func_name)
    func()
else:
    print("输入有误")


"""输出结果如下：
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s11/day8/echo_example/echo_func.py
What do you want to do?,please enter:echo_test/echo_test1#输入内容，类名和函数名以/隔开

echo_test1
Process finished with exit code 0"""

       以上，就是python中反射的常用方法了，当然在最后一段代码中，我们应该验证一下类是否存在，但python中并没有针对这个的函数了，举例中也并未给出防御机制，在实际使用中，肯定是不行的，因为类不存在，代码也无法运行，所以也要给出相应的错误防御机制。除了在类中查找函数，反射自然也能用于在函数中查找对象，在对象身上查找属性，自身方法等等。这一些操作，都是立足于内存上，而不是对代码本身进行操作。