落到实处比typeof更标准的type校验,获取对象音信

Object.prototype.toString主意重返对象的项目字符串,由此得以用来判定1个值的品种。

 

调用方法:

python基础——获取对象消息

  

  当我们拿到二个对象的引用时,怎么着明白那么些指标是什么类型、有何方法吗?

Object.prototype.toString.call(value)

使用type()

  首先,咱们来判定指标类型,使用type()函数:

  中央项目都足以用type()判断

>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>

  假如三个变量指向函数大概类,也得以用type()判断

>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>

  但是type()函数重返的是哪些项目呢?它回到对应的Class类型。若是我们要在if语句中判断,就须求比较七个变量的type品种是或不是一律:

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

  判断基本数据类型能够直接写intstr等,但只要要一口咬定多少个对象是还是不是是函数如何是好?能够选择types模块中定义的常量

>>> import types
>>> def fn():
...     pass
...
>>> 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

  

差别数据类型的Object.prototype.toString主意再次回到值如下。

使用isinstance()

  对于class的接轨关系来说,使用type()就很不便宜。大家要咬定class的种类,能够利用isinstance()函数。

  大家纪念上次的例子,借使继续关系是:

object -> Animal -> Dog -> Husky

  那么,isinstance()就足以告知我们,三个目的是或不是是某种类型。先创制3体系型的靶子:

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()

  然后,判断:

>>> isinstance(h, Husky)
True

  没卓殊,因为h变量指向的便是Husky对象。

  再判断:

>>> isinstance(h, Dog)
True

h固然如此自个儿是Husky类型,但由于Husky是从Dog继承下去的,所以,h也仍旧Dog类型。换句话说,isinstance()判断的是一个对象是还是不是是该类型作者,只怕放在该类型的父继承链上。

  由此,大家能够确信,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)
False

  能用type()看清的主导类型也得以用isinstance()判断

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

  再者还是能够判定一个变量是或不是是某个品种中的一种,比如上面包车型地铁代码就能够断定是不是是list可能tuple:

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

  

  • 数值:返回[object Number]
  • 字符串:返回[object String]
  • 布尔值:返回[object Boolean]
  • undefined:返回[object Undefined]
  • null:返回[object Null]
  • 数组:返回[object Array]
  • arguments对象:返回[object Arguments]
  • 函数:返回[object Function]
  • Error对象:返回[object Error]
  • Date对象:返回[object Date]
  • RegExp对象:返回[object RegExp]
  • 此外对象:返回[object Object]

使用dir()

  一经要得到三个对象的具有属性和措施,能够选取dir()函数,它回到一个富含字符串的list,比如,获得3个str对象的有所属性和章程:

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

  类似__xxx__的属性和方式在Python中都是有尤其用途的,比如__len__办法再次回到长度。在Python中,借使你调用len()函数试图拿走多个指标的长短,实际上,在len()函数内部,它自动去调用该对象的__len__()艺术,所以,上边包车型大巴代码是等价的:

>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

  我们和好写的类,假设也想用len(myObj)的话,就本身写1个__len__()方法:

>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

  剩下的都是平日属性或措施,比如lower()回到小写的字符串:

>>> 'ABC'.lower()
'abc'

  只是把品质和艺术列出来是不够的,协作getattr()setattr()以及hasattr(),大家能够直接操作3个指标的意况

>>> class MyObject(object):
...     def __init__(self):
...         self.x = 9
...     def power(self):
...         return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()

  紧接着,能够测试该指标的性情:

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

  假诺准备拿走不存在的性质,会抛出AttributeError的一无所能

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

  能够流传二个default参数,假设属性不设有,就重返暗中认可值

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404
404

  也足以赢得对象的格局:

>>> 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 0x10077a6a0>>
>>> 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 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81

  

也正是说,Object.prototype.toString能够拿走三个实例对象的构造函数。

小结

  通过内置的一文山会海函数,大家能够对随意三个Python对象开始展览辨析,得到当中间的数量。要留意的是,唯有在不明了对象新闻的时候,大家才会去获取对象消息。假诺能够直接写:

sum = obj.x + obj.y

  就无须写:

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

  二个不错的用法的例证如下:

def readImage(fp):
    if hasattr(fp, 'read'):
        return readData(fp)
    return None

  就算大家期望从文件流fp中读取图像,我们率先要一口咬住不放该fp对象是否存在read方法,借使存在,则该目的是一个流,假诺不设有,则无从读取。hasattr()就派上了用场。

  请小心,在Python那类动态语言中,依据鸭子类型,有read()主意,不意味该fp对象就是一个文件流,它也恐怕是互连网流,也可能是内部存款和储蓄器中的2个字节流,但若是read()办法重返的是实惠的图像数据,就不影响读取图像的效能

 

参照源码:

#python 获取对象信息     示例
#2016-8-29 20:03:43
#MengmengCoding
# -*- coding: utf-8 -*-

#type()
#可用type()获取数据的类型和函数的类型

print('type(123)=',type(123))                        #输出:<class 'int'>
print('type(\'123\')=',type('123'))                    #输出:<class 'int'>
print('type(None)=',type(None))                        #输出:<class 'NoneType'>
print('type(abs)=',type(abs))                        #输出:<class 'builtin_function_or_method'>

import types

print('type(\'abc\')==str?',type('abc')==str)        #输出:True


#要判断class的类型,可以使用isinstance()函数
#配合getattr()、setattr()以及hasattr(),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()        #实例化一个MyObject对象

#使用hasattr()查看对象是否存在某属性
#使用getattr()获取对象某属性
#使用setattr()设置或新增对象的属性

print('hasattr(obj,\'x\')=',hasattr(obj,'x'))    #有属性'x'吗
print('hasattr(obj,\'y\')=',hasattr(obj,'y'))    #有属性'y'吗
#print('getattr(obj,\'y\')'=,getattr(obj,'y'))    #获取属性'y',若没有,则报错
print('getattr(obj,\'y\')=',getattr(obj,'y',404))#获取属性'y',如果不存在,返回默认值404
setattr(obj,'y',19)    #设置一个属性'y'
print('hasattr(obj,\'y\')=',hasattr(obj,'y'))    #有属性'y'吗
print('getattr(obj,\'y\')=',getattr(obj,'y'))    #获取属性'y'
print('obj.y=',obj.y)        #获取属性'y'的值

f=getattr(obj,'power')    #获取方法'power'
print(f)                #power是一个方法
'''
输出:
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x00000000006DDE48>
>
'''
print(f())                #输出power()执行后的内容
#输出81

 

Object.prototype.toString.call(2) // "[object Number]"
Object.prototype.toString.call('') // "[object String]"
Object.prototype.toString.call(true) // "[object Boolean]"
Object.prototype.toString.call(undefined) // "[object Undefined]"
Object.prototype.toString.call(null) // "[object Null]"
Object.prototype.toString.call(Math) // "[object Math]"
Object.prototype.toString.call({}) // "[object Object]"
Object.prototype.toString.call([]) // "[object Array]"

 

行使这么些特点,能够写出一个比typeof运算符更准确的品类判断函数。

var type = function (o){
  var s = Object.prototype.toString.call(o);
  return s.match(/\[object (.*?)\]/)[1].toLowerCase();
};

type({}); // "object"
type([]); // "array"
type(5); // "number"
type(null); // "null"
type(); // "undefined"
type(/abcd/); // "regex"
type(new Date()); // "date"

在上头这些type函数的底子上,还足以加上特别判断某类别型数据的法门。

['Null',
 'Undefined',
 'Object',
 'Array',
 'String',
 'Number',
 'Boolean',
 'Function',
 'RegExp',
 'NaN',
 'Infinite'
].forEach(function (t) {
  type['is' + t] = function (o) {
    return type(o) === t.toLowerCase();
  };
});

type.isObject({}) // true
type.isNumber(NaN) // true
type.isRegExp(/abc/) // true

 

参考:来自《JavaScript
标准参照教程(阿尔法)》
,by
阮一峰