Python自省（反射）指南

在笔者，也就是我的概念里，自省和反射是一回事，当然其实我并不十分确定一定以及肯定，所以如果这确实是两个不同的概念的话，还请多多指教 ：） 转载请注明作者、出处并附上原文链接，多谢！
update 2011-3-10: 更正函数的func_globals属性含义。 本文为转载文章，转载来自AstralWind 的博主，链接为：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/01/02/1924317.html

首先通过一个例子来看一下本文中可能用到的对象和相关概念。

#coding: UTF-8
import sys #  模块，sys指向这个模块对象
import inspect
def foo(): pass # 函数，foo指向这个函数对象
 
class Cat(object): # 类，Cat指向这个类对象
    def __init__(self, name='kitty'):
        self.name = name
    def sayHi(self): #  实例方法，sayHi指向这个方法对象，使用类或实例.sayHi访问
        print self.name, 'says Hi!' # 访问名为name的字段，使用实例.name访问
 
cat = Cat() # cat是Cat类的实例对象
 
print Cat.sayHi # 使用类名访问实例方法时，方法是未绑定的(unbound)
print cat.sayHi # 使用实例访问实例方法时，方法是绑定的(bound)

有时候我们会碰到这样的需求，需要执行对象的某个方法，或是需要对对象的某个字段赋值，而方法名或是字段名在编码代码时并不能确定，需要通过参数传递字符串的形式输入。举个具体的例子：当我们需要实现一个通用的DBM框架时，可能需要对数据对象的字段赋值，但我们无法预知用到这个框架的数据对象都有些什么字段，换言之，我们在写框架的时候需要通过某种机制访问未知的属性。

这个机制被称为反射（反过来让对象告诉我们他是什么），或是自省（让对象自己告诉我们他是什么，好吧我承认括号里是我瞎掰的- -#），用于实现在运行时获取未知对象的信息。反射是个很吓唬人的名词，听起来高深莫测，在一般的编程语言里反射相对其他概念来说稍显复杂，一般来说都是作为高级主题来讲；但在Python中反射非常简单，用起来几乎感觉不到与其他的代码有区别，使用反射获取到的函数和方法可以像平常一样加上括号直接调用，获取到类后可以直接构造实例；不过获取到的字段不能直接赋值，因为拿到的其实是另一个指向同一个地方的引用，赋值只能改变当前的这个引用而已。

1. 访问对象的属性

以下列出了几个内建方法，可以用来检查或是访问对象的属性。这些方法可以用于任意对象而不仅仅是例子中的Cat实例对象；Python中一切都是对象。

cat = Cat('kitty')
 
print cat.name # 访问实例属性
cat.sayHi() # 调用实例方法
 
print dir(cat) # 获取实例的属性名，以列表形式返回
if hasattr(cat, 'name'): # 检查实例是否有这个属性
    setattr(cat, 'name', 'tiger') # same as: a.name = 'tiger'
print getattr(cat, 'name') # same as: print a.name
 
getattr(cat, 'sayHi')() # same as: cat.sayHi()

• dir([obj]): 
  调用这个方法将返回包含obj大多数属性名的列表（会有一些特殊的属性不包含在内）。obj的默认值是当前的模块对象。
• hasattr(obj, attr): 
  这个方法用于检查obj是否有一个名为attr的值的属性，返回一个布尔值。
• getattr(obj, attr): 
  调用这个方法将返回obj中名为attr值的属性的值，例如如果attr为'bar'，则返回obj.bar。
• setattr(obj, attr, val): 
  调用这个方法将给obj的名为attr的值的属性赋值为val。例如如果attr为'bar'，则相当于obj.bar = val。

2. 访问对象的元数据

当你对一个你构造的对象使用dir()时，可能会发现列表中的很多属性并不是你定义的。这些属性一般保存了对象的元数据，比如类的__name__属性保存了类名。大部分这些属性都可以修改，不过改动它们意义并不是很大；修改其中某些属性如function.func_code还可能导致很难发现的问题，所以改改name什么的就好了，其他的属性不要在不了解后果的情况下修改。

接下来列出特定对象的一些特殊属性。另外，Python的文档中有提到部分属性不一定会一直提供，下文中将以红色的星号*标记，使用前你可以先打开解释器确认一下。

2.0. 准备工作：确定对象的类型

在types模块中定义了全部的Python内置类型，结合内置方法isinstance()就可以确定对象的具体类型了。

• isinstance(object, classinfo): 
  检查object是不是classinfo中列举出的类型，返回布尔值。classinfo可以是一个具体的类型，也可以是多个类型的元组或列表。

types模块中仅仅定义了类型，而inspect模块中封装了很多检查类型的方法，比直接使用types模块更为轻松，所以这里不给出关于types的更多介绍，如有需要可以直接查看types模块的文档说明。本文第3节中介绍了inspect模块。

2.1. 模块(module)

• __doc__: 文档字符串。如果模块没有文档，这个值是None。
• *__name__: 始终是定义时的模块名；即使你使用import .. as 为它取了别名，或是赋值给了另一个变量名。
• *__dict__: 包含了模块里可用的属性名-属性的字典；也就是可以使用模块名.属性名访问的对象。
• __file__: 包含了该模块的文件路径。需要注意的是内建的模块没有这个属性，访问它会抛出异常！

import fnmatch as m
print m.__doc__.splitlines()[0] # Filename matching with shell patterns.
print m.__name__                # fnmatch
print m.__file__                # /usr/lib/python2.6/fnmatch.pyc
print m.__dict__.items()[0]     # ('fnmatchcase', <function>)</function>

2.2. 类(class)

• __doc__: 文档字符串。如果类没有文档，这个值是None。
• *__name__: 始终是定义时的类名。
• *__dict__: 包含了类里可用的属性名-属性的字典；也就是可以使用类名.属性名访问的对象。
• __module__: 包含该类的定义的模块名；需要注意，是字符串形式的模块名而不是模块对象。
• *__bases__: 直接父类对象的元组；但不包含继承树更上层的其他类，比如父类的父类。

print Cat.__doc__           # None
print Cat.__name__          # Cat
print Cat.__module__        # __main__
print Cat.__bases__         # (<type>,)
print Cat.__dict__          # {'__module__': '__main__', ...}</type>

2.3. 实例(instance)

实例是指类实例化以后的对象。

• *__dict__: 包含了可用的属性名-属性字典。
• *__class__: 该实例的类对象。对于类Cat，cat.__class__ == Cat 为 True。

 

print cat.__dict__
print cat.__class__
print cat.__class__ == Cat # True

2.4. 内建函数和方法(built-in functions and methods)

根据定义，内建的(built-in)模块是指使用C写的模块，可以通过sys模块的builtin_module_names字段查看都有哪些模块是内建的。这些模块中的函数和方法可以使用的属性比较少，不过一般也不需要在代码中查看它们的信息。

• __doc__: 函数或方法的文档。
• __name__: 函数或方法定义时的名字。
• __self__: 仅方法可用，如果是绑定的(bound)，则指向调用该方法的类（如果是类方法）或实例（如果是实例方法），否则为None。
• *__module__: 函数或方法所在的模块名。

2.5. 函数(function)

这里特指非内建的函数。注意，在类中使用def定义的是方法，方法与函数虽然有相似的行为，但它们是不同的概念。

• __doc__: 函数的文档；另外也可以用属性名func_doc。
• __name__: 函数定义时的函数名；另外也可以用属性名func_name。
• *__module__: 包含该函数定义的模块名；同样注意，是模块名而不是模块对象。
• *__dict__: 函数的可用属性；另外也可以用属性名func_dict。 
  不要忘了函数也是对象，可以使用函数.属性名访问属性（赋值时如果属性不存在将新增一个），或使用内置函数has/get/setattr()访问。不过，在函数中保存属性的意义并不大。
• func_defaults: 这个属性保存了函数的参数默认值元组；因为默认值总是靠后的参数才有，所以不使用字典的形式也是可以与参数对应上的。
• func_code: 这个属性指向一个该函数对应的code对象，code对象中定义了其他的一些特殊属性，将在下文中另外介绍。
• func_globals: 这个属性指向定义函数时的全局命名空间。
• *func_closure: 这个属性仅当函数是一个闭包时有效，指向一个保存了所引用到的外部函数的变量cell的元组，如果该函数不是一个内部函数，则始终为None。这个属性也是只读的。

下面的代码演示了func_closure：

#coding: UTF-8
def foo():
    n = 1
    def bar():
        print n # 引用非全局的外部变量n，构造一个闭包
    n = 2
    return bar
 
closure = foo()
print closure.func_closure
# 使用dir()得知cell对象有一个cell_contents属性可以获得值
print closure.func_closure[0].cell_contents # 2

由这个例子可以看到，遇到未知的对象使用dir()是一个很好的主意 ：）

2.6. 方法(method)

方法虽然不是函数，但可以理解为在函数外面加了一层外壳；拿到方法里实际的函数以后，就可以使用2.5节的属性了。

• __doc__: 与函数相同。
• __name__: 与函数相同。
• *__module__: 与函数相同。
• im_func: 使用这个属性可以拿到方法里实际的函数对象的引用。另外如果是2.6以上的版本，还可以使用属性名__func__。
• im_self: 如果是绑定的(bound)，则指向调用该方法的类（如果是类方法）或实例（如果是实例方法），否则为None。如果是2.6以上的版本，还可以使用属性名__self__。
• im_class: 实际调用该方法的类，或实际调用该方法的实例的类。注意不是方法的定义所在的类，如果有继承关系的话。

im = cat.sayHi
print im.im_func
print im.im_self # cat
print im.im_class # Cat

这里讨论的是一般的实例方法，另外还有两种特殊的方法分别是类方法(classmethod)和静态方法(staticmethod)。类方法还是方法，不过因为需要使用类名调用，所以他始终是绑定的；而静态方法可以看成是在类的命名空间里的函数（需要使用类名调用的函数），它只能使用函数的属性，不能使用方法的属性。

2.7. 生成器(generator)

生成器是调用一个生成器函数(generator function)返回的对象，多用于集合对象的迭代。

• __iter__: 仅仅是一个可迭代的标记。
• gi_code: 生成器对应的code对象。
• gi_frame: 生成器对应的frame对象。
• gi_running: 生成器函数是否在执行。生成器函数在yield以后、执行yield的下一行代码前处于frozen状态，此时这个属性的值为0。
• next|close|send|throw: 这是几个可调用的方法，并不包含元数据信息，如何使用可以查看生成器的相关文档。

def gen():
    for n in xrange(5):
        yield n
g = gen()
print g             # <generator object gen at 0x...>
print g.gi_code     # <code object gen at 0x...>
print g.gi_frame    # <frame object at 0x...>
print g.gi_running  # 0
print g.next()      # 0
print g.next()      # 1
for n in g:
    print n,        # 2 3 4

接下来讨论的是几个不常用到的内置对象类型。这些类型在正常的编码过程中应该很少接触，除非你正在自己实现一个解释器或开发环境之类。所以这里只列出一部分属性，如果需要一份完整的属性表或想进一步了解，可以查看文末列出的参考文档。

2.8. 代码块(code)

代码块可以由类源代码、函数源代码或是一个简单的语句代码编译得到。这里我们只考虑它指代一个函数时的情况；2.5节中我们曾提到可以使用函数的func_code属性获取到它。code的属性全部是只读的。

• co_argcount: 普通参数的总数，不包括*参数和**参数。
• co_names: 所有的参数名（包括*参数和**参数）和局部变量名的元组。
• co_varnames: 所有的局部变量名的元组。
• co_filename: 源代码所在的文件名。
• co_flags:  这是一个数值，每一个二进制位都包含了特定信息。较关注的是0b100(0x4)和0b1000(0x8)，如果co_flags & 0b100 != 0，说明使用了*args参数；如果co_flags & 0b1000 != 0，说明使用了**kwargs参数。另外，如果co_flags & 0b100000(0x20) != 0，则说明这是一个生成器函数(generator function)。

co = cat.sayHi.func_code
print co.co_argcount        # 1
print co.co_names           # ('name',)
print co.co_varnames        # ('self',)
print co.co_flags & 0b100   # 0

2.9. 栈帧(frame)

栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧。函数没有属性可以获取它，因为它在函数调用时才会产生，而生成器则是由函数调用返回的，所以有属性指向栈帧。想要获得某个函数相关的栈帧，则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取。你可以使用sys模块的_getframe()函数、或inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧。这里列出来的属性全部是只读的。

• f_back: 调用栈的前一帧。
• f_code: 栈帧对应的code对象。
• f_locals: 用在当前栈帧时与内建函数locals()相同，但你可以先获取其他帧然后使用这个属性获取那个帧的locals()。
• f_globals: 用在当前栈帧时与内建函数globals()相同，但你可以先获取其他帧……。

def add(x, y=1):
    f = inspect.currentframe()
    print f.f_locals    # same as locals()
    print f.f_back      # <frame object at 0x...>
    return x+y
add(2)

2.10. 追踪(traceback)

追踪是在出现异常时用于回溯的对象，与栈帧相反。由于异常时才会构建，而异常未捕获时会一直向外层栈帧抛出，所以需要使用try才能见到这个对象。你可以使用sys模块的exc_info()函数获得它，这个函数返回一个元组，元素分别是异常类型、异常对象、追踪。traceback的属性全部是只读的。

• tb_next: 追踪的下一个追踪对象。
• tb_frame: 当前追踪对应的栈帧。
• tb_lineno: 当前追踪的行号。

def div(x, y):
    try:
        return x/y
    except:
        tb = sys.exc_info()[2]  # return (exc_type, exc_value, traceback)
        print tb
        print tb.tb_lineno      # "return x/y" 的行号
div(1, 0)

3. 使用inspect模块

inspect模块提供了一系列函数用于帮助使用自省。下面仅列出较常用的一些函数，想获得全部的函数资料可以查看inspect模块的文档。

3.1. 检查对象类型

• is{module|class|function|method|builtin}(obj): 
  检查对象是否为模块、类、函数、方法、内建函数或方法。
• isroutine(obj): 
  用于检查对象是否为函数、方法、内建函数或方法等等可调用类型。用这个方法会比多个is*()更方便，不过它的实现仍然是用了多个is*()。 

 im = cat.sayHi 2 if inspect.isroutine(im): 3 im() 

对于实现了__call__的类实例，这个方法会返回False。如果目的是只要可以直接调用就需要是True的话，不妨使用isinstance(obj, collections.Callable)这种形式。我也不知道为什么Callable会在collections模块中，抱歉！我猜大概是因为collections模块中包含了很多其他的ABC(Abstract Base Class)的缘故吧：）

3.2. 获取对象信息

• getmembers(object[, predicate]): 
  这个方法是dir()的扩展版，它会将dir()找到的名字对应的属性一并返回，形如[(name, value), ...]。另外，predicate是一个方法的引用，如果指定，则应当接受value作为参数并返回一个布尔值，如果为False，相应的属性将不会返回。使用is*作为第二个参数可以过滤出指定类型的属性。
• getmodule(object): 
  还在为第2节中的__module__属性只返回字符串而遗憾吗？这个方法一定可以满足你，它返回object的定义所在的模块对象。
• get{file|sourcefile}(object): 
  获取object的定义所在的模块的文件名|源代码文件名（如果没有则返回None）。用于内建的对象（内建模块、类、函数、方法）上时会抛出TypeError异常。
• get{source|sourcelines}(object): 
  获取object的定义的源代码，以字符串|字符串列表返回。代码无法访问时会抛出IOError异常。只能用于module/class/function/method/code/frame/traceack对象。
• getargspec(func): 
  仅用于方法，获取方法声明的参数，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 默认值元组)。如果没有值，将是空列表和3个None。如果是2.6以上版本，将返回一个命名元组(Named Tuple)，即除了索引外还可以使用属性名访问元组中的元素。  

def add(x, y=1, *z):
    return x + y + sum(z)
print inspect.getargspec(add)
#ArgSpec(args=['x', 'y'], varargs='z', keywords=None, defaults=(1,))

getargvalues(frame): 
仅用于栈帧，获取栈帧中保存的该次函数调用的参数值，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 帧的locals())。如果是2.6以上版本，将返回一个命名元组(Named Tuple)，即除了索引外还可以使用属性名访问元组中的元素。 

def add(x, y=1, *z):
    print inspect.getargvalues(inspect.currentframe())
    return x + y + sum(z)
add(2)
#ArgInfo(args=['x', 'y'], varargs='z', keywords=None, locals={'y': 1, 'x': 2, 'z': ()})

• getcallargs(func[, *args][, **kwds]): 
  返回使用args和kwds调用该方法时各参数对应的值的字典。这个方法仅在2.7版本中才有。
• getmro(cls): 
  返回一个类型元组，查找类属性时按照这个元组中的顺序。如果是新式类，与cls.__mro__结果一样。但旧式类没有__mro__这个属性，直接使用这个属性会报异常，所以这个方法还是有它的价值的。 

print inspect.getmro(Cat)
#(<class '__main__.Cat'>, <type 'object'>)
print Cat.__mro__
#(<class '__main__.Cat'>, <type 'object'>)
class Dog: pass
print inspect.getmro(Dog)
#(<class __main__.Dog at 0x...>,)
print Dog.__mro__ # AttributeError

• currentframe(): 
  返回当前的栈帧对象。

其他的操作frame和traceback的函数请查阅inspect模块的文档，用的比较少，这里就不多介绍了。