當我們拿到一個對象的引用時，如何知道這個對象是什么類型、有哪些方法呢？
使用type()
首先，我們來判斷對象類型，使用type()函數：
基本類型都可以用type()判斷：
>>> type(123)<type 'int'>>>> type('str')<type 'str'>>>> type(None)<type 'NoneType'>如果一個變量指向函數或者類，也可以用type()判斷：
>>> type(abs)<type 'builtin_function_or_method'>>>> type(a)<class '__main__.Animal'>
但是type()函數返回的是什么類型呢？它返回type類型。如果我們要在if語句中判斷，就需要比較兩個變量的type類型是否相同：
>>> type(123)==type(456)True>>> type('abc')==type('123')True>>> type('abc')==type(123)False但是這種寫法太麻煩，Python把每種type類型都定義好了常量，放在types模塊里，使用之前，需要先導入：
>>> import types>>> type('abc')==types.StringTypeTrue>>> type(u'abc')==types.UnicodeTypeTrue>>> type([])==types.ListTypeTrue>>> type(str)==types.TypeTypeTrue最后注意到有一種類型就叫TypeType，所有類型本身的類型就是TypeType，比如：
>>> type(int)==type(str)==types.TypeTypeTrue
使用isinstance()
對于class的繼承關系來說，使用type()就很不方便。我們要判斷class的類型，可以使用isinstance()函數。
我們回顧上次的例子，如果繼承關系是：
那么，isinstance()就可以告訴我們，一個對象是否是某種類型。先創建3種類型的對象：
>>> a = Animal()>>> d = Dog()>>> h = Husky()
然后，判斷：
>>> isinstance(h, Husky)True
沒有問題，因為h變量指向的就是Husky對象。
再判斷：
>>> isinstance(h, Dog)True
h雖然自身是Husky類型，但由于Husky是從Dog繼承下來的，所以，h也還是Dog類型。換句話說，isinstance()判斷的是一個對象是否是該類型本身，或者位于該類型的父繼承鏈上。
因此，我們可以確信，h還是Animal類型：
>>> isinstance(h, Animal)True
同理，實際類型是Dog的d也是Animal類型：
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)True
但是，d不是Husky類型：
能用type()判斷的基本類型也可以用isinstance()判斷：
>>> isinstance('a', str)True>>> isinstance(u'a', unicode)True>>> isinstance('a', unicode)False并且還可以判斷一個變量是否是某些類型中的一種，比如下面的代碼就可以判斷是否是str或者unicode：
>>> isinstance('a', (str, unicode))True>>> isinstance(u'a', (str, unicode))True由于str和unicode都是從basestring繼承下來的，所以，還可以把上面的代碼簡化為：
>>> isinstance(u'a', basestring)True
使用dir()
如果要獲得一個對象的所有屬性和方法，可以使用dir()函數，它返回一個包含字符串的list，比如，獲得一個str對象的所有屬性和方法：
>>> dir('ABC')['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']類似__xxx__的屬性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回長度。在Python中，如果你調用len()函數試圖獲取一個對象的長度，實際上，在len()函數內部，它自動去調用該對象的__len__()方法，所以，下面的代碼是等價的：
>>> len('ABC')3>>> 'ABC'.__len__()3我們自己寫的類，如果也想用len(myObj)的話，就自己寫一個__len__()方法：
>>> class MyObject(object):... def __len__(self):... return 100...>>> obj = MyObject()>>> len(obj)100
剩下的都是普通屬性或方法，比如lower()返回小寫的字符串：
>>> 'ABC'.lower()'abc'
僅僅把屬性和方法列出來是不夠的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我們可以直接操作一個對象的狀態：
>>> class MyObject(object):... def __init__(self):... self.x = 9... def power(self):... return self.x * self.x...>>> obj = MyObject()
緊接著，可以測試該對象的屬性：
>>> hasattr(obj, 'x') # 有屬性'x'嗎？True>>> obj.x9>>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？False>>> setattr(obj, 'y', 19) # 設置一個屬性'y'>>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？True>>> getattr(obj, 'y') # 獲取屬性'y'19>>> obj.y # 獲取屬性'y'19
如果試圖獲取不存在的屬性，會拋出AttributeError的錯誤：
可以傳入一個default參數，如果屬性不存在，就返回默認值：
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 獲取屬性'z'，如果不存在，返回默認值404404
也可以獲得對象的方法：
>>> hasattr(obj, 'power') # 有屬性'power'嗎？True>>> getattr(obj, 'power') # 獲取屬性'power'<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>>>>> fn = getattr(obj, 'power') # 獲取屬性'power'并賦值到變量fn>>> fn # fn指向obj.power<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>>>>> fn() # 調用fn()與調用obj.power()是一樣的81
小結
通過內置的一系列函數，我們可以對任意一個Python對象進行剖析，拿到其內部的數據。要注意的是，只有在不知道對象信息的時候，我們才會去獲取對象信息。如果可以直接寫：
sum = obj.x + obj.y
就不要寫：
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一個正確的用法的例子如下：
def readImage(fp): if hasattr(fp, 'read'): return readData(fp) return None
假設我們希望從文件流fp中讀取圖像，我們首先要判斷該fp對象是否存在read方法，如果存在，則該對象是一個流，如果不存在，則無法讀取。hasattr()就派上了用場。
請注意，在Python這類動態語言中，有read()方法，不代表該fp對象就是一個文件流，它也可能是網絡流，也可能是內存中的一個字節流，但只要read()方法返回的是有效的圖像數據，就不影響讀取圖像的功能。
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