Python基础：19类和实例的内建函数

1：issubclass()

issubclass()布尔函数，判断一个类是否是另一个类的子类或子孙类。它有如下语法：issubclass(sub,sup)

这个函数也允许“不严格”的子类，意味着，一个类可视为其自身的子类，所以，这个函数如果当sub 就是sup，或者从sup 派生而来，则返回True。

从Python 2.3 开始，issubclass()的第二个参数可以是可能的父类组成的元组，这时，只要第一个参数是给定元组中任何一个候选类的子类时，就会返回True。

2：isinstance()

isinstance(object,  classinfo)

判断object是否为classinfo的实例（对象），或是其（直接、间接、virtual）子类的实例（对象）。（类<—>类型；实例<—>对象，python2.2之后，实现了类和类型的统一）。

classinfo可以是class对象（旧式类），也可以是type对象（新式类），或者是class或type对象组成的元组（只能是元组，其他序列不可以）。否则，会引发TypeError异常。

>>> class  C1(object):  pass
...

>>> class  C2(object):  pass
...

>>> c1  =  C1()
>>> c2  =  C2()
>>> isinstance(c1,  C1)
True

>>> isinstance(c2,  C1)
False

>>> isinstance(c1,  C2)
False

>>> isinstance(c2,  C2)
True

>>> isinstance(C2,  c2)
Traceback (innermost last):
File"<stdin>", line 1, in ?
isinstance(C2, c2)
TypeError: s econd argument must be a class

注意：第二个参数应当是类；不然，你会得到一个TypeError。

也可以使用isinstance()来检查一个对象obj1 是否是obj2 的类型，比如：

>>> isinstance(4,  int)
True

>>> isinstance(4,  str)
False

>>> isinstance('',  str)
True

3：hasattr(), getattr(), setattr(), delattr()

*attr()系列函数可以在各种对象下工作，不限于类（class）和实例（instances）。

当使用这些函数时，传入正在处理的对象作为第一个参数，但属性名，也就是这些函数的第二个参数，是这些属性的字符串名字。        也就是在操作obj.attr 时，就相当于调用*attr(obj, 'attr'....)系列函数。

hasattr()函数是布尔型的，它的目的就是为了判断一个对象是否有一个特定的属性，一般用于访问某属性前先作一下检查。

getattr()和setattr()函数相应地取得和赋值给对象的属性，getattr()会在试图读取一个不存在的属性时，引发AttributeError 异常，除非给出那个可选的默认参数。setattr()要么加入一个新的属性，要么取代一个已存在的属性。

而delattr()函数会从一个对象中删除属性。下面一些例子使用到了*attr()系列函数：

>>> class  myClass(object):
...          def  __init__(self):
...                 self.foo  =  100
...

>>> myInst  =  myClass()
>>>hasattr(myInst,  'foo')
True

>>>getattr(myInst,  'foo')
100

>>>hasattr(myInst,  'bar')
False

>>>getattr(myInst,  'bar')
Traceback (most recent calllast):
File"<stdin>", line 1, in ?
getattr(myInst, 'bar')
AttributeError:myClass instance has no attribute 'bar'

>>>getattr(c,  'bar',  'oops!')
'oops!'

>>>setattr(myInst,  'bar',  'my attr')
>>>dir(myInst)
['__doc__','__module__', 'bar', 'foo']

>>>getattr(myInst,  'bar')
'my attr'

>>> delattr(myInst,  'foo')
>>> dir(myInst)
['__doc__', '__module__','bar']

>>> hasattr(myInst,  'foo')
False

4：dir()

dir([object])

如果没有参数，返回当前局部作用域内的名字列表。如果有参数，尝试返回参数所指明对象的属性的列表。

dir()作用在实例上时，显示该实例的属性名，还有在实例所在的类及所有它的基类中定义的属性名。

dir()作用在类上时，则显示该类以及它的所有基类的属性名。但它不会显示定义在元类（metaclass）中的类属性。

dir()作用在模块上时，则显示模块的属性名。

注意，dir()主要是为了在交互式环境下使用方便，它尝试提供有意义的名字的集合，而不是提供严格或一致定义的名字的集合，且在不同的版本中，具体的行为也有所变化。

5：super()

这个函数的目的就是帮助找出相应的父类，然后方便调用相关的属性。一般情况下，程序员可能仅仅采用非绑定方式调用祖先类方法。使用super()可以简化搜索一个合适祖先的任务，并且在调用它时，替你传入实例或类型对象。

语法如下：super(type[,obj])

super()“返回此type 的父类”。如果希望父类被绑定,则可以传入obj 参数(obj必须是type 类型的).否则父类不会被绑定。obj 参数也可以是一个类型，但它应当是type 的一个子类。通常，当给出obj 时：

如果 obj 是一个实例，isinstance(obj,type)就必须返回True

如果 obj 是一个类或类型，issubclass(obj,type)就必须返回True

事实上，super()是一个工厂函数，它创造了一个super object，为一个给定的类使用__mro__去查找相应的父类。

super主要有两种用途，第一种，在单继承中，super可以用来在不具体署名的情况下引用父类，因此使得代码更加健壮。这种用途类似于其他语言中super用途。

第二种用法用来实现“cooperative 类”。参见《Python中的super》一文。

比如，super(MyClass,self).__init__()。如果你没有执行这样的查找，你可能不需要使用super()。

6：vars()

vars()内建函数与dir()相似，只是给定的对象参数都必须有一个__dict__属性。vars()返回一个字典，它包含了对象存储于其__dict__中的属性(键)及值。如果提供的对象没有这样一个属性，则会引发一个TypeError 异常。如果没有提供对象作为vars()的一个参数，它将显示一个包含本地名字空间的属性（键）及其值的字典，也就是，locals()。例子如下：

class  C(object):
        pass

>>> c  =  C()
>>> c.foo  =  100
>>> c.bar  =  'Python'
>>> c.__dict__
{'foo': 100, 'bar': 'Python'}

>>> vars(c)
{'foo': 100, 'bar': 'Python'}