当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？
使用type()
首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：
基本类型都可以用type()类型：
>>> type(123) <class 'int'> >>> type('str') <class 'str'> >>> type(None) <class 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：
>>> type(abs) <class 'builtin_function_or_method'> >>> type(a) <class '__main__.Animal'>
但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
>>> type(123) == type(456) True >>> type(123) == int True >>> type('123') == type('abc') True >>> type('abc') == str True >>> type('abc') == type(123) False
判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：
>>> 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
使用isinstance()
对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
我们回顾上次的例子，如过继承关系是：
object -> Animal -> Dog -> Husky
那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：
>>>a = Animal() >>>d = Dog() >>>h = Husky()
然后，判断：
>>>isinstance(h,Husky)
True
没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。
再判断：
>>>isinstance(h,Dog)
True
h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是类型本身，或者位于该类型的父继承链上。
因此，我们可以确信，h还是Animal类型：
>>>isinstance(h,Animal)
True
同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：
>>>isinstance(d,Dog) and isinstance(d,Animal) True
但是，d不是Husky类型：
>>>isinstance(d,Husky)
True
能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：
>>> isinstance('a',str) True >>> isinstance(123,int) True >>> isinstance(b'a',bytes) True
并且可以判断可以判断某些变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：
>>> isinstance([1,2,3],(list,tuple)) #一对多匹配 True >>> isinstance((1,2,3),(list,tuple)) True >>> isinstance([1,2,3],[list,tuple]) #后面不能使用列表 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: isinstance() arg 2 must be a type or tuple of types
总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及子类“一网打尽”。
使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC') ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__',........'upper', 'zfill']
类似__xxx__的属性和方法在python中都有特殊用途，比如__len__方法返回长度。
在python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以下面的代码是等价的：
>>> len('ABC') 3 >>> 'ABC'.__len__() 3
我自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：
>>> class MyDog(object): ... def __len__(self): ... return 100 ... >>> dog = MyDog() >>> len(dog) #调用自己的方法 100
剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：
>>> 'ABC'.lower() 'abc'
仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：
>>> class MyObject(object): ... def __init__(self): ... self.x = 9 ... def power(self): ... return self.x * self.x ... >>> obj = MyObject()
紧接着可以测试该对象的属性：
>>> hasattr(obj,'x') #该对象有“x”属性吗？ True >>> hasattr(obj,'y') #该对象有“y”属性吗？ False >>> setattr(obj,'y',19)#设置一个新的属性“y” >>> hasattr(obj,'y') #该对象有“y”属性吗？ True #有 >>> getattr(obj,'y') #获取该对象的“y”属性的值 19 >>> obj.y #还可以这样获取属性喔 19
如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：
>>> getattr(obj,'z') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'
可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：
>>> getattr(obj,'z',404) 404
也可以获得对象的方法：
>>> hasattr(obj,'power') #有属性‘power’吗？ True >>> getattr(obj,'power') #获取属性“power” <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x000002B4BA7C1710>> >>> fn = getattr(obj,'power') #获取属性“power”并赋值到变量fn >>> fn #fn指向obj.power <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x000002B4BA7C1710>> >>> obj.power #其实是一样的 <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x000002B4BA7C1710>> >>> fn() #执行方法 81
小结
通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个python对象进行剖析，拿到其内部的数据。
要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会获取对象信息。如果可以直接写：
>>> sum = obj.x + obj.y >>> sum 28
就不要写：
>>> num = getattr(obj,'x') + getattr(obj,'y') >>> num 28 #虽然得到了同样的结果
一个正确的用法的例子如下：
>>> def readImage(fp): ... if hasattr(fp,'read'): #先判断是否有read属性 ... return readImage(fp) ... return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断fp对象是否存在read方法，
如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。
请注意，在python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该对象就是一个文件流，
它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。