type()
拿到一個對象，如何知道對象是什麼類型？如何判斷對象類型？可以使用type()來判斷：
<code>>>> type(12345)
>>> type('12345')
>>> type(None)
>>> type(abs)
>>> type(a)
>>> type(b)
/<code>除了基本類型可以判斷，指向函數或者類的變量也可以判斷（上面的a我們在上一節賦值了一個空list）type函數返回對應的class類型，可以用來比較兩個變量的type類型是否相同：
<code>>>> type(123) == type(4567)
True
>>> type(123) == int
True
>>> type('abc') == type('234')
True
>>> type('abc') == str
True
>>> type('avc') == type(123)
False/<code>判斷基本數據類型可以直接寫int，str等，但如果要判斷一個對象是否是函數怎麼辦？可以使用types模塊中定義的常量：
<code>>>> 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/<code>
isinstance()
對於class的繼承關係來說，使用type()就很不方便。我們要判斷class的類型，可以使用isinstance()函數:
我們回顧上次的例子，如果繼承關係是：
<code>object -> Animal -> Dog -> Husky/<code>
那麼，isinstance()就可以告訴我們，一個對象是否是某種類型。先創建3種類型的對象：
<code>>>> a = Animal() >>> d = Dog() >>> h = Husky()/<code>
然後，判斷：
<code>>>> isinstance(h, Husky) True/<code>
沒有問題，因為h變量指向的就是Husky對象。
再判斷：
<code>>>> isinstance(h, Dog) True/<code>
h雖然自身是Husky類型，但由於Husky是從Dog繼承下來的，所以，h也還是Dog類型。換句話說，isinstance()判斷的是一個對象是否是該類型本身，或者位於該類型的父繼承鏈上。
因此，我們可以確信，h還是Animal類型：
<code>>>> isinstance(h, Animal) True/<code>
同理，實際類型是Dog的d也是Animal類型：
<code>>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal) True/<code>
但是，d不是Husky類型：
<code>>>> isinstance(d, Husky) False/<code>
能用type()判斷的基本類型也可以用isinstance()判斷：
<code>>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True/<code>並且還可以判斷一個變量是否是某些類型中的一種，比如下面的代碼就可以判斷是否是list或者tuple：
<code>>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple)) True >>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple)) True/<code>
isinstance要優先使用
dir()
如果要獲得一個對象的所有屬性和方法，可以使用dir()函數，
它返回一個包含字符串的list，比如，獲得一個str對象的所有屬性和方法：
<code>>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']/<code>類似__xxx__的屬性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回長度。在Python中，如果你調用len()函數試圖獲取一個對象的長度，實際上，在len()函數內部，它自動去調用該對象的__len__()方法，所以，下面的代碼是等價的：
<code>>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3/<code>我們自己寫的類，如果也想用len(myObj)的話，就自己寫一個__len__()方法：
<code>>>> class MyDog(object): ... def __len__(self): ... return 100 ... >>> dog = MyDog() >>> len(dog) 100/<code>
剩下的都是普通屬性或方法，比如lower()返回小寫的字符串：
<code>>>> 'ABC'.lower() 'abc'/<code>
僅僅把屬性和方法列出來是不夠的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我們可以直接操作一個對象的狀態：
<code>>>> class MyObject(object): ... def __init__(self): ... self.x = 9 ... def power(self): ... return self.x * self.x ... >>> obj = MyObject()/<code>
緊接著，可以測試該對象的屬性：
<code>>>> hasattr(obj, 'x') # 有屬性'x'嗎？ True >>> obj.x 9 >>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？ False >>> setattr(obj, 'y', 19) # 設置一個屬性'y' >>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？ True >>> getattr(obj, 'y') # 獲取屬性'y' 19 >>> obj.y # 獲取屬性'y' 19/<code>
如果試圖獲取不存在的屬性，會拋出AttributeError的錯誤：
<code>>>> getattr(obj, 'z') # 獲取屬性'z' Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'/<code>
可以傳入一個default參數，如果屬性不存在，就返回默認值：
<code>>>> getattr(obj, 'z', 404) # 獲取屬性'z'，如果不存在，返回默認值404 404/<code>
也可以獲得對象的方法：
<code>>>> hasattr(obj, 'power') # 有屬性'power'嗎？ True >>> getattr(obj, 'power') # 獲取屬性'power' > >>> fn = getattr(obj, 'power') # 獲取屬性'power'並賦值到變量fn >>> fn # fn指向obj.power > >>> fn() # 調用fn()與調用obj.power()是一樣的 81/<code>
小結
通過內置的一系列函數，我們可以對任意一個Python對象進行剖析，拿到其內部的數據。要注意的是，只有在不知道對象信息的時候，我們才會去獲取對象信息。如果可以直接寫：
<code>sum = obj.x + obj.y/<code>
就不要寫：
<code>sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')/<code>
一個正確的用法的例子如下：
<code>def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None/<code>假設我們希望從文件流fp中讀取圖像，我們首先要判斷該fp對象是否存在read方法，如果存在，則該對象是一個流，如果不存在，則無法讀取。hasattr()就派上了用場。
請注意，在Python這類動態語言中，根據鴨子類型，有read()方法，不代表該fp對象就是一個文件流，它也可能是網絡流，也可能是內存中的一個字節流，但只要read()方法返回的是有效的圖像數據，就不影響讀取圖像的功能。
