Python爬虫技术--基础篇--面向对象编程（下）

1.获取对象信息

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()​​判断：

>>> type(123)

>>> type('str')

>>> type(None)

如果一个变量指向函数或者类，也可以用​​type()​​判断：

>>> type(abs)

>>> type(a)

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('abc')==type('123')
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：

>>> 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

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，如果继承关系是：

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该类型本身，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)
False

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

并且还可以判断一个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))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

 总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“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__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

类似​​__xxx__​​​的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，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

我们自己写的类，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)
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') # 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

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
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) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值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'
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
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，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：

sum = obj.x + obj.y

就不要写：

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

一个正确的用法的例子如下：

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

假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该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fp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。

2.实例属性与类属性

由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。

给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过​​self​​变量：

class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

但是，如果​​Student​​​类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归​​Student​​类所有：

class Student(object):
name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：

>>> class Student(object):
... name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了
Student

从上面的例子可以看出，在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。

小结

实例属性属于各个实例所有，互不干扰；

类属性属于类所有，所有实例共享一个属性；

不要对实例属性和类属性使用相同的名字，否则将产生难以发现的错误。