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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;