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2002 年 12 月 26 日
自省揭示了关于程序对象的有用信息。Python 是动态的面向对象的编程语言，提供了很棒的自省支持。本文展示了该语言的许多能力，从最基本形式的帮助到较为高级形式的调查。
检查 Python 对象
我们好几次提到了“对象（object）”这个词，但一直没有真正定义它。编程环境中的对象很象现实世界中的对象。实际的对象有一定的形状、大小、重量和其它特征。实际的对象还能够对其环境进行响应、与其它对象交互或执行任务。计算机中的对象试图模拟我们身边现实世界中的对象，包括象文档、日程表和业务过程这样的抽象对象。
类似于实际的对象，几个计算机对象可能共享共同的特征，同时保持它们自己相对较小的变异特征。想一想您在书店中看到的书籍。书籍的每个物理副本都可能有污迹、几张破损的书页或唯一的标识号。尽管每本书都是唯一的对象，但都拥有相同标题的每本书都只是原始模板的实例，并保留了原始模板的大多数特征。
对于面向对象的类和类实例也是如此。例如，可以看到每个 Python 字符串都被赋予了一些属性，dir() 函数揭示了这些属性。在前一个示例中，我们定义了自己的 Person 类，它担任创建个别 Person 实例的模板，每个实例都有自己的 name 和 age 值，同时共享自我介绍的能力。这就是面向对象。
于是在计算机术语中，对象是拥有标识和值的事物，属于特定类型、具有特定特征和以特定方式执行操作。并且，对象从一个或多个父类继承了它们的许多属性。除了关键字和特殊符号（象运算符，如 +、-、*、**、/、%、<、> 等）外，Python 中的所有东西都是对象。Python 具有一组丰富的对象类型：字符串、整数、浮点、列表、元组、字典、函数、类、类实例、模块、文件等。
当您有一个任意的对象（也许是一个作为参数传递给函数的对象）时，可能希望知道一些关于该对象的情况。在本节中，我们将向您展示如何让 Python 对象回答如下问题：
- 对象的名称是什么？
- 这是哪种类型的对象？
- 对象知道些什么？
- 对象能做些什么？
- 对象的父对象是谁？
名称
并非所有对象都有名称，但那些有名称的对象都将名称存储在其 __name__ 属性中。注：名称是从对象而不是引用该对象的变量中派生的。下面这个示例着重说明了这种区别：
清单 27. 名称中有什么？
$ python
Python 2.2.2 (#1, Oct 28 2002, 17:22:19)
[GCC 3.2 (Mandrake Linux 9.0 3.2-1mdk)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> dir() # The dir() function
[‘__builtins__‘, ‘__doc__‘, ‘__name__‘]
>>> directory = dir # Create a new variable
>>> directory() # Works just like the original object
[‘__builtins__‘, ‘__doc__‘, ‘__name__‘, ‘directory‘]
>>> dir.__name__ # What‘s your name?
‘dir‘
>>> directory.__name__ # My name is the same
‘dir‘
>>> __name__ # And now for something completely different
‘__main__‘
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模块拥有名称，Python 解释器本身被认为是顶级模块或主模块。当以交互的方式运行 Python 时，局部 __name__ 变量被赋予值 ‘__main__‘。同样地，当从命令行执行 Python 模块，而不是将其导入另一个模块时，其 __name__ 属性被赋予值 ‘__main__‘ ，而不是该模块的实际名称。这样，模块可以查看其自身的 __name__ 值来自行确定它们自己正被如何使用，是作为另一个程序的支持，还是作为从命令行执行的主应用程序。因此，下面这条惯用的语句在 Python 模块中是很常见的：
清单 28. 用于执行或导入的测试
if __name__ == ‘__main__‘:
# Do something appropriate here, like calling a
# main() function defined elsewhere in this module.
main()
else:
# Do nothing. This module has been imported by another
# module that wants to make use of the functions,
# classes and other useful bits it has defined.
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类型
type() 函数有助于我们确定对象是字符串还是整数，或是其它类型的对象。它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与 types 模块中定义的类型相比较：
清单 29. 我是您的类型吗？
>>> import types
>>> print types.__doc__
Define names for all type symbols known in the standard interpreter.
Types that are part of optional modules (e.g. array) are not listed.
>>> dir(types)
[‘BufferType‘, ‘BuiltinFunctionType‘, ‘BuiltinMethodType‘, ‘ClassType‘,
‘CodeType‘, ‘ComplexType‘, ‘DictProxyType‘, ‘DictType‘, ‘DictionaryType‘,
‘EllipsisType‘, ‘FileType‘, ‘FloatType‘, ‘FrameType‘, ‘FunctionType‘,
‘GeneratorType‘, ‘InstanceType‘, ‘IntType‘, ‘LambdaType‘, ‘ListType‘,
‘LongType‘, ‘MethodType‘, ‘ModuleType‘, ‘NoneType‘, ‘ObjectType‘, ‘SliceType‘,
‘StringType‘, ‘StringTypes‘, ‘TracebackType‘, ‘TupleType‘, ‘TypeType‘,
‘UnboundMethodType‘, ‘UnicodeType‘, ‘XRangeType‘, ‘__builtins__‘, ‘__doc__‘,
‘__file__‘, ‘__name__‘]
>>> s = ‘a sample string‘
>>> type(s)
<type ‘str‘>
>>> if type(s) is types.StringType: print "s is a string"
...
s is a string
>>> type(42)
<type ‘int‘>
>>> type([])
<type ‘list‘>
>>> type({})
<type ‘dict‘>
>>> type(dir)
<type ‘builtin_function_or_method‘>
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标识
先前我们说过，每个对象都有标识、类型和值。值得注意的是，可能有多个变量引用同一对象，同样地，变量可以引用看起来相似（有相同的类型和值），但拥有截然不同标识的多个对象。当更改对象时（如将某一项添加到列表），这种关于对象标识的概念尤其重要，如在下面的示例中，blist 和 clist 变量引用同一个列表对象。正如您在示例中所见，id() 函数给任何给定对象返回唯一的标识符：
清单 30. 目的地……
>>> print id.__doc__
id(object) -> integer
Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among
simultaneously existing objects. (Hint: it‘s the object‘s memory address.)
>>> alist = [1, 2, 3]
>>> blist = [1, 2, 3]
>>> clist = blist
>>> clist
[1, 2, 3]
>>> blist
[1, 2, 3]
>>> alist
[1, 2, 3]
>>> id(alist)
145381412
>>> id(blist)
140406428
>>> id(clist)
140406428
>>> alist is blist # Returns 1 if True, 0 if False
0
>>> blist is clist # Ditto
1
>>> clist.append(4) # Add an item to the end of the list
>>> clist
[1, 2, 3, 4]
>>> blist # Same, because they both point to the same object
[1, 2, 3, 4]
>>> alist # This one only looked the same initially
[1, 2, 3]
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属性
我们已经看到对象拥有属性，并且 dir() 函数会返回这些属性的列表。但是，有时我们只想测试一个或多个属性是否存在。如果对象具有我们正在考虑的属性，那么通常希望只检索该属性。这个任务可以由 hasattr() 和 getattr() 函数来完成，如本例所示：
清单 31. 具有一个属性；获得一个属性
>>> print hasattr.__doc__
hasattr(object, name) -> Boolean
Return whether the object has an attribute with the given name.
(This is done by calling getattr(object, name) and catching exceptions.)
>>> print getattr.__doc__
getattr(object, name[, default]) -> value
Get a named attribute from an object; getattr(x, ‘y‘) is equivalent to x.y.
When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn‘t
exist; without it, an exception is raised in that case.
>>> hasattr(id, ‘__doc__‘)
1
>>> print getattr(id, ‘__doc__‘)
id(object) -> integer
Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among
simultaneously existing objects. (Hint: it‘s the object‘s memory address.)
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可调用
可以调用表示潜在行为（函数和方法）的对象。可以用 callable() 函数测试对象的可调用性：
清单 32. 您能为我做些事情吗？
>>> print callable.__doc__
callable(object) -> Boolean
Return whether the object is callable (i.e., some kind of function).
Note that classes are callable, as are instances with a __call__() method.
>>> callable(‘a string‘)
0
>>> callable(dir)
1
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实例
在 type() 函数提供对象的类型时，还可以使用 isinstance() 函数测试对象，以确定它是否是某个特定类型或定制类的实例：
清单 33. 您是那些实例中的一个吗？
>>> print isinstance.__doc__
isinstance(object, class-or-type-or-tuple) -> Boolean
Return whether an object is an instance of a class or of a subclass thereof.
With a type as second argument, return whether that is the object‘s type.
The form using a tuple, isinstance(x, (A, B, ...)), is a shortcut for
isinstance(x, A) or isinstance(x, B) or ... (etc.).
>>> isinstance(42, str)
0
>>> isinstance(‘a string‘, int)
0
>>> isinstance(42, int)
1
>>> isinstance(‘a string‘, str)
1
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子类
我们先前提到过，定制类的实例从该类继承了属性。在类这一级别，可以根据一个类来定义另一个类，同样地，这个新类会按照层次化的方式继承属性。Python 甚至支持多重继承，多重继承意味着可以用多个父类来定义一个类，这个新类继承了多个父类。issubclass() 函数使我们可以查看一个类是不是继承了另一个类：
清单 34. 您是我母亲吗？
>>> print issubclass.__doc__
issubclass(C, B) -> Boolean
Return whether class C is a subclass (i.e., a derived class) of class B.
>>> class SuperHero(Person): # SuperHero inherits from Person...
... def intro(self): # but with a new SuperHero intro
... """Return an introduction."""
... return "Hello, I‘m SuperHero %s and I‘m %s." % (self.name, self.age)
...
>>> issubclass(SuperHero, Person)
1
>>> issubclass(Person, SuperHero)
0
>>>
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检查时间
让我们将上一节中讨论的几种检查技术结合起来。为了做到这一点，要定义自己的函数 — interrogate()，它打印有关传递给它的任何对象的各种信息。以下是代码，后面是其用法的几个示例：
清单 35. 谁也没料到它
>>> def interrogate(item):
... """Print useful information about item."""
... if hasattr(item, ‘__name__‘):
... print "NAME: ", item.__name__
... if hasattr(item, ‘__class__‘):
... print "CLASS: ", item.__class__.__name__
... print "ID: ", id(item)
... print "TYPE: ", type(item)
... print "VALUE: ", repr(item)
... print "CALLABLE:",
... if callable(item):
... print "Yes"
... else:
... print "No"
... if hasattr(item, ‘__doc__‘):
... doc = getattr(item, ‘__doc__‘)
... doc = doc.strip() # Remove leading/trailing whitespace.
... firstline = doc.split(‘\n‘)[0]
... print "DOC: ", firstline
...
>>> interrogate(‘a string‘) # String object
CLASS: str
ID: 141462040
TYPE: <type ‘str‘>
VALUE: ‘a string‘
CALLABLE: No
DOC: str(object) -> string
>>> interrogate(42) # Integer object
CLASS: int
ID: 135447416
TYPE: <type ‘int‘>
VALUE: 42
CALLABLE: No
DOC: int(x[, base]) -> integer
>>> interrogate(interrogate) # User-defined function object
NAME: interrogate
CLASS: function
ID: 141444892
TYPE: <type ‘function‘>
VALUE: <function interrogate at 0x86e471c>
CALLABLE: Yes
DOC: Print useful information about item.
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正如您在最后一个示例中所看到的，interrogate() 函数甚至可以应用于它本身。您没有再比它更具“自省性”的工具了。
结束语
谁知道自省可以变得这么简单而又如此有价值？可是，我在结束时必须提出警告：不要将自省的结果误认为是万能的。有经验的 Python 程序员知道：他们不知道的东西总是比已知的更多，因此根本不可能是万能的。编程行为产生的问题多于答案。关于 Python 的唯一优点（正如我们今天在本文中所见）是它确实回答了人们的问题。至于我本人，觉得您不必因为我帮助您了解了这些 Python 必须提供的内容而酬谢我。用 Python 编程自有回报。我从爱好 Python 的同伴处获得的帮助也是不计报酬的。
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参考资料
关于作者
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Patrick O‘Brien 是一位 Python 程序员、顾问和培训人员。他创建了 PyCrust，并且还是 PythonCard 项目的开发人员。他最近带领 PyPerSyst 团队将 Prevayler 移植到了 Python，并且继续引领着这个项目向新的令人感兴趣的领域前进。可以在 Orbtech 网站了解更多有关作者和他工作方面的情况，或者可以通过 pobrien@ 与他联系。
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