内容简介:python中一切皆对象,这使得python有着天然的不使用模块inspect,仅使用内置函数,也能实现自省和反射的功能。自省意味着获取对象的属性和方法;
python中一切皆对象,这使得 python 有着天然的 自省 特性,即能够运行过程中获取对象自身由哪些属性和方法组成。在阅读python源码和基于第三方库开发时,查看获取某个对象的具体构成内容很有必要。python自带的inspect模块便提供了将对象的各个成员总结出来并具有良好可读性的功能。
1.挑战python自省反射的原住民
不使用模块inspect,仅使用内置函数,也能实现自省和反射的功能。
自省意味着获取对象的属性和方法; 反射 通过字符串映射的方式获取或者修改对象的方法或者属性(比如以某个属性的名字字符串作为参数传入某个函数),是自省的一种具体实现方法。
python中相关功能的内置函数如下:
dir(obj)->将对象的所有属性、方法以列表形式返回 hasattr(obj,name_str)->判断objec是否有name_str这个方法或者属性 getattr(obj,name_str)->获取object对象中与name_str同名的方法或者函数 setattr(obj,name_str,value)->为object对象设置一个以name_str为名的value方法或者属性 delattr(obj,name_str)->删除object对象中的name_str方法或者属性 复制代码
但是使用inspect.getmembers(obj)这个方法能够获取到更详尽的自省信息,且可读性更佳,下面将其和dir内置函数进行比较:
import inspect #示例对象--某个函数 def foo(a: int, b: str) -> int: return a + int(b) dir(foo) -->['__annotations__', '__call__', '__class__',...] inspect.getmembers(foo) -->[ ('__annotations__', {'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'return': <class 'int'>}), ('__call__', <method-wrapper '__call__' of function object at 0x032C7B70>), ('__class__', <class 'function'>), ...] 复制代码
可以看到使用dir()仅仅获得一个字符串列表,而使用inspect.getmembers()可以获得每个属性的类型信息。
2.更高的类型检查
我们知道可以使用type(),isinstance()等内置函数进行类型检查,常用于基本数据类型或者对象实例的class判别,比如:
type(1)==int #比较数据类型 isinstance(cat,Cat) #比较对象实例是否属于某个类 复制代码
但如果要进行更"元"一点的类型比较呢?比如判断一个对象是否为一个模组,一个内置函数,一个生成器,甚至一个 await 表达式:
>>> import inspect >>> inspect.ismodule(inspect) # 检查 inspect 是否为模组 True >>> inspect.ismethod(inspect) # 检查 inspect 是否为对象方法 False >>> inspect.isfunction(len) # 检查 len 是否为函数 True >>> inspect.isbuiltin(len) # 检查 len 是否为内置函数 True >>> inspect.isgenerator(inspect) # 检查 inspect 是否为生成器 False >>> inspect.isawaitable(inspect) # 检查 inspect 是否可用于 await 表达式 False >>> 复制代码
因此,使用inspect.isXXX 方法可以进行更高级的类型判断。
3.操作函数参数签名
python3中新增了函数注解,提示作用大于 约束作用
(没有约束):
def foobar(a: int, b: "it's b", c: str = 5) -> tuple: return a, b, c 复制代码
python原生有__annotations__属性用于获取函数注解:
>>> foobar.__annotations__ {'a': int, 'b': "it's b", 'c': str, 'return': tuple} 复制代码
使用inspect模块同样可用获取到函数(callable)的参数信息。
-
inspect.signature 获取到函数参数的对象Signature,包括两个常用参数:
- Signature.parameters 参数值的名字和类型
- Signature.return_annotation 返回值类型
>>> def foo(name, a: int, b: float): ... pass ... >>> sig = inspect.signature(foo) >>> sig <Signature (name, a:int, b:float)> >>> str(sig) '(name, a:int, b:float)' >>> sig.parameters OrderedDict([('name', <Parameter "name">), ('a', <Parameter "a:int">), ('b', <Parameter "b:float">)]) 复制代码
- Signature.bind 将具体参数绑定到对象Signature上,获得BoundArguments对象(保存了参数信息)
>>> args = ('foobar', 10) >>> kwargs = {'b': 23.4} >>> bound = sig.bind(*args, **kwargs) # bind args to signature parameters >>> bound <BoundArguments (name='foobar', a=10, b=23.4)> >>> bound.arguments['name'] 'foobar' >>> bound.arguments['a'] 10 >>> bound.arguments['b'] 23.4 复制代码
综上,使用inspect可以将函数形参和实参封装为对象,对进一步操作具有意义。
4.受到钦定的类型检查实现
使用inspect获取到参数对象后,结合函数注解属性__annotations__,可以写一个很优雅的强制类型检查装饰器。
from functools import wraps def checked(func): ann=func.__annotations__ sig=inspect.signature(func) @wraps(func) def wrapper(*args,**kwargs): bound=sig.bind(*args,**kwargs) for k,v in bound.arguments.items(): if k in ann: assert isinstance(v,ann[k]),f'Type Error Expected {ann[k]}' return func(*args,**kwargs) return wrapper >>> @checked ... def add(a: int, b: int) -> int: ... while b: ... a, b = b, a % b ... return a >>> add(2.7, 3.6) Traceback (most recent call last): AssertionError: Type Error Expected <class 'int'> >>> add(27, 36) 9 复制代码
综上,没有额外在装饰器参数中指明所需要检查类型,直接利用python自省的特性和inspect获取到函数的参数和类型要求,完成强制类型检查。
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