當我們拿到乙個物件的引用時，如何知道這個物件是什麼型別、有哪些方法呢？
使用type()
首先，我們來判斷物件型別，使用type()函式：
基本型別都可以用type()判斷：
>>> type(123)
>>> type('str')
>>> type(none)
如果乙個變數指向函式或者類，也可以用type()判斷：
>>> type(abs)
>>> type(a)
但是type()函式返回的是什麼型別呢？它返回對應的class型別。如果我們要在if語句中判斷，就需要比較兩個變數的type型別是否相同：
>>> type(123)==type(456)
true
>>> type(123)==int
true
>>> type('abc')==type('123')
true
>>> type('abc')==str
true
>>> type('abc')==type(123)
false
判斷基本資料型別可以直接寫int，str等，但如果要判斷乙個物件是否是函式怎麼辦？可以使用types模組中定義的常量：
>>> 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()
對於class的繼承關係來說，使用type()就很不方便。我們要判斷class的型別，可以使用isinstance()函式。
我們回顧上次的例子，如果繼承關係是：
object -> animal -> dog -> husky
那麼，isinstance()就可以告訴我們，乙個物件是否是某種型別。先建立3種型別的物件：
>>> a = animal()
>>> d = dog()
>>> h = husky()
然後，判斷：
>>> isinstance(h, husky)
true
沒有問題，因為h變數指向的就是husky物件。
再判斷：
>>> isinstance(h, dog)
true
h雖然自身是husky型別，但由於husky是從dog繼承下來的，所以，h也還是dog型別。換句話說，isinstance()判斷的是乙個物件是否是該型別本身，或者位於該型別的父繼承鏈上。
因此，我們可以確信，h還是animal型別：
>>> isinstance(h, animal)
true
同理，實際型別是dog的d也是animal型別：
>>> isinstance(d, dog) and isinstance(d, animal)
true
但是，d不是husky型別：
>>> isinstance(d, husky)
false
能用type()判斷的基本型別也可以用isinstance()判斷：
>>> isinstance('a', str)
true
>>> isinstance(123, int)
true
>>> isinstance(b'a', bytes)
true
並且還可以判斷乙個變數是否是某些型別中的一種，比如下面的**就可以判斷是否是list或者tuple：
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
true
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
true
總是優先使用isinstance()判斷型別，可以將指定型別及其子類「一網打盡」。
使用dir()
如果要獲得乙個物件的所有屬性和方法，可以使用dir()函式，它返回乙個包含字串的list，比如，獲得乙個str物件的所有屬性和方法：
>>> dir('abc')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']
類似__***__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，如果你呼叫len()函式試圖獲取乙個物件的長度，實際上，在len()函式內部，它自動去呼叫該物件的__len__()方法，所以，下面的**是等價的：
>>> len('abc')
>>> 'abc'.__len__()
我們自己寫的類，如果也想用len(myobj)的話，就自己寫乙個__len__()方法：
>>> class mydog(object):
... def __len__(self):
... return 100
>>> dog = mydog()
>>> len(dog)
剩下的都是普通屬性或方法，比如lower()返回小寫的字串：
>>> 'abc'.lower()
'abc'
僅僅把屬性和方法列出來是不夠的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我們可以直接操作乙個物件的狀態：
>>> class myobject(object):
... def __init__(self):
... self.x = 9
... def power(self):
... return self.x * self.x
>>> obj = myobject()
緊接著，可以測試該物件的屬性：
>>> hasattr(obj, 'x') # 有屬性'x'嗎？
true
>>> obj.x
>>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？
false
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 設定乙個屬性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有屬性'y'嗎？
true
>>> getattr(obj, 'y') # 獲取屬性'y'
>>> obj.y # 獲取屬性'y'
如果試圖獲取不存在的屬性，會丟擲attributeerror的錯誤：
>>> getattr(obj, 'z') # 獲取屬性'z'
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
attributeerror: 'myobject' object has no attribute 'z'
可以傳入乙個default引數，如果屬性不存在，就返回預設值：
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 獲取屬性'z'，如果不存在，返回預設值404
也可以獲得物件的方法：
>>> 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'並賦值到變數fn
>>> fn # fn指向obj.power
>>> fn() # 呼叫fn()與呼叫obj.power()是一樣的
小結通過內建的一系列函式，我們可以對任意乙個python物件進行剖析，拿到其內部的資料。要注意的是，只有在不知道物件資訊的時候，我們才會去獲取物件資訊。如果可以直接寫：
sum = obj.x + obj.y
就不要寫：
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
乙個正確的用法的例子如下：
def readimage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readdata(fp)
return none
假設我們希望從檔案流fp中讀取影象，我們首先要判斷該fp物件是否存在read方法，如果存在，則該物件是乙個流，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，根據鴨子型別，有read()方法，不代表該fp物件就是乙個檔案流，它也可能是網路流，也可能是記憶體中的乙個位元組流，但只要read()方法返回的是有效的影象資料，就不影響讀取影象的功能。
參考原始碼
python 獲取物件資訊的方法
1 type 返回對應的class型別 例如 type 123 type 456 true type 123 int true type abc type 123 true type abc str true type abc type 123 false 2 isinstance 對於class的...
獲取節點物件的方法
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python 獲取物件 python中獲取物件資訊
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