Python自省(反射)指南
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python自省(反射)指南相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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。
1 #coding: UTF-8 2 import sys # 模块,sys指向这个模块对象 3 import inspect 4 def foo(): pass # 函数,foo指向这个函数对象 5 6 class Cat(object): # 类,Cat指向这个类对象 7 def __init__(self, name=\'kitty\'): 8 self.name = name 9 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 10 print self.name, \'says Hi!\' # 访问名为name的字段,使用实例.name访问 11 12 cat = Cat() # cat是Cat类的实例对象 13 14 print Cat.sayHi # 使用类名访问实例方法时,方法是未绑定的(unbound) 15 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。
1 cat = Cat(\'kitty\') 2 3 print cat.name # 访问实例属性 4 cat.sayHi() # 调用实例方法 5 6 print dir(cat) # 获取实例的属性名,以列表形式返回 7 if hasattr(cat, \'name\'): # 检查实例是否有这个属性 8 setattr(cat, \'name\', \'tiger\') # same as: a.name = \'tiger\' 9 print getattr(cat, \'name\') # same as: print a.name 10 11 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!
1 import fnmatch as m 2 print m.__doc__.splitlines()[0] # Filename matching with shell patterns. 3 print m.__name__ # fnmatch 4 print m.__file__ # /usr/lib/python2.6/fnmatch.pyc 5 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。
1 print Cat.__doc__ # None 2 print Cat.__name__ # Cat 3 print Cat.__module__ # __main__ 4 print Cat.__bases__ # (<type>,) 5 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。
1 print cat.__dict__ 2 print cat.__class__ 3 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:
1 #coding: UTF-8 2 def foo(): 3 n = 1 4 def bar(): 5 print n # 引用非全局的外部变量n,构造一个闭包 6 n = 2 7 return bar 8 9 closure = foo() 10 print closure.func_closure 11 # 使用dir()得知cell对象有一个cell_contents属性可以获得值 12 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。
1 im = cat.sayHi 2 print im.im_func 3 print im.im_self # cat 4 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。
1 def gen(): 2 for n in xrange(5): 3 yield n 4 g = gen() 5 print g # <generator object gen at 0x...> 6 print g.gi_code # <code object gen at 0x...> 7 print g.gi_frame # <frame object at 0x...> 8 print g.gi_running # 0 9 print g.next() # 0 10 print g.next() # 1 11 for n in g: 12 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)。
1 co = cat.sayHi.func_code 2 print co.co_argcount # 1 3 print co.co_names # (\'name\',) 4 print co.co_varnames # (\'self\',) 5 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……。
1 def add(x, y=1): 2 f = inspect.currentframe() 3 print f.f_locals # same as locals() 4 print f.f_back # <frame object at 0x...> 5 return x+y 6 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。
1 def div(x, y): 2 try: 3 return x/y 4 except: 5 tb = sys.exc_info()[2] # return (exc_type, exc_value, traceback) 6 print tb 7 print tb.tb_lineno # "return x/y" 的行号 8 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*()。
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。
1 def add(x, y=1, *z): 2 return x + y + sum(z) 3 print inspect.getargspec(add) 4 #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。
1 def add(x, y=1, *z): 2 print inspect.getargvalues(inspect.currentframe()) 3 return x + y + sum(z) 4 add(2) 5 #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。
1 print inspect.getmro(Cat) 2 #(<class \'__main__.Cat\'>, <type \'object\'>) 3 print Cat.__mro__ 4 #(<class \'__main__.Cat\'>, <type \'object\'>) 5 class Dog: pass 6 print inspect.getmro(Dog) 7 #(<class __main__.Dog at 0x...>,) 8 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。
以上是关于Python自省(反射)指南的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章