python的反射機制是怎樣的

python的反射機制是怎樣的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

反射

反射機制就是在運行時，動態的確定對象的類型，并可以通過字符串調用對象屬性、方法、導入模塊，是一種基于字符串的事件驅動。

解釋型語言：程序不需要編譯，程序在運行時才翻譯成機器語言，每執行一次都要翻譯一次。因此效率比較低。相對于編譯型語言存在的，源代碼不是直接翻譯成機器語言，而是先翻譯成中間代碼，再由解釋器對中間代碼進行解釋運行。比如Python/JavaScript / Perl /Shell等都是解釋型語言。

python是一門解釋型語言，因此對于反射機制支持很好。在python中支持反射機制的函數有getattr()、setattr()、delattr()、exec()、eval()、__import__，這些函數都可以執行字符串。

eval

計算指定表達式的值。它只能執行單個表達式，而不能是復雜的代碼邏輯。而且不能是賦值表達式。

單個表達式：

a = "12 + 43"
b = eval(a)
print(b)

復雜表達式：

a = "print(12 + 43); print(1111)"
b = eval(a)
print(b)
# 輸出：
Traceback (most recent call last):
 File "xxxx.py", line 10, in <module>
 b = eval(a)
 File "<string>", line 1
 print(12 + 43); print(1111)
 ^
SyntaxError: invalid syntax

賦值：

a = 1
b = eval("a = 21")
print(b)

通常我們使用eval的時候，主要是使用它的返回值，獲取表達式計算出的值

exec

執行復雜表達式，返回值永遠都是None

b = exec("aa = 21")
print(b) # None，exec返回值為None
print(aa) # 21，exec執行了賦值語句，并定義了aa變量

執行復雜語句：

a = '''ret = []
for i in range(10):
 ret.append(i)'''
exec(a)
print(ret) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

導入模塊：

# 導入模塊
exec("import config")
print(config.KEYWORD)
# 動態創建類
class Base:
 def __init__(self):
 print("Base")
a = "Base"
exec(a+"()")

導入模塊這個功能就非常厲害了，這樣我們就可以動態的創建各種模塊類。

eval()函數和exec()函數的區別：

eval()函數只能計算單個表達式的值，而exec()函數可以動態運行代碼段。

eval()函數可以有返回值，而exec()函數返回值永遠為None。

再看一下下面的例子：

class Base:
 def __init__(self):
 print("Base")
 def test(self):
 print("test")
 return "Base::test"

如果我們想通過字符串來調用a對象的test方法，應該怎么做呢，如果要獲取返回值，那么可以使用

b = eval("a.test()")
print(b)

輸出：

test

Base::test

如果不需要獲取返回值，那么可以使用exec，exec("a.test()")，輸出：test

雖然我們可以使用eval和exec來執行以上代碼，但是這種方式有一個缺陷，假如這個屬性是不存在的，那么這種調用就會報錯。那么做好的方式是什么呢？先判斷屬性是否存在，如果存在就調用，不存在就不調用，python為我們提供了一套方法：hasattr、getattr、setattr、delattr

hasattr

def hasattr(*args, **kwargs): # real signature unknown
 """
 Return whether the object has an attribute with the given name.
 This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError.
 """
 pass

通過源碼注釋我們知道，它返回對象是否具有指定名稱的屬性。而且它是通過調用getattr并捕獲AttributeError異常來判斷的。就像上面的屬性調用，我們就可以使用hasattr(a, "test")來判斷，通過源碼注釋我們也可以思考一下，eval這種是不是也可以實現這種方法呢？

def has_attr(obj, name):
 try:
 eval("obj.%s()" % name)
 return True
 except AttributeError as e:
 return False
a = Base()
if has_attr(a, "test"):
 eval("a.test()")
# 輸出：
Base
test
test

但是這種方式是有缺陷的，因為test輸出了兩次，因為我們調用了兩次test()，這跟我們想要的效果不一樣。如果用hasattr呢，這個函數就不會在判斷的時候調用一次了。

getattr()

有了判斷屬性是否存在的函數，那么就得有獲取屬性的函數了

def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr
 """
 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.
 """
 pass

從源碼注釋我們就能知道獲取object對象的名為name的屬性，想到與object.name，如果提供了default參數，那么當屬性不存在的時候，就會返回默認值。同樣是上面的例子：

a = Base()
if hasattr(a, "test"):
 func = getattr(a, "test")
 func()
# 輸出：
Base
test

從例子中我們可以看出，hasattr并沒有調用test函數，而且getattr獲取到的是函數對象，也沒有調用它，通過我們主動執行func()才執行了a.test()函數，這樣相比于exec和eval就靈活了許多。

setattr

判斷和獲取屬性有了，那么設置屬性也是需要的

def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__
 """
 Sets the named attribute on the given object to the specified value.
 setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v''
 """
 pass

將一個特殊值設置給object對象的name屬性，相當于x.y = v

class Base:
 def __init__(self):
 self.name = "name"
a = Base()
setattr(a, "name", "zhangsan")
print(a.name) # 改變原有屬性的值
setattr(a, "age", 32)
print(getattr(a, "age")) # 新增不存在的屬性，并設置值

雖然setattr(a, "age", 32)等于a.age=32，但是我們不要忘了，這是通過一個字符串來增加的屬性。

判斷、獲取、增加都有了，當然還有刪除delattr，這個我們就不詳述了，接下來我們要看一個比較重要的方法。

import

在學習exec的時候，我們有一個例子，導入配置文件exec("import config")，針對這種方式python也為我們提供了更好的方法。

def __import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0): # real signature unknown; restored from __doc__
 """
 __import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0) -> module
 Import a module. Because this function is meant for use by the Python
 interpreter and not for general use, it is better to use
 importlib.import_module() to programmatically import a module.
 The globals argument is only used to determine the context;
 they are not modified. The locals argument is unused. The fromlist
 should be a list of names to emulate ``from name import ...'', or an
 empty list to emulate ``import name''.
 When importing a module from a package, note that __import__('A.B', ...)
 returns package A when fromlist is empty, but its submodule B when
 fromlist is not empty. The level argument is used to determine whether to
 perform absolute or relative imports: 0 is absolute, while a positive number
 is the number of parent directories to search relative to the current module.
 """
 pass

在這里我們最需要關注的是formlist參數，先看一個簡單的例子：

a = __import__("config")
print(a.KEYWORD)

config是一個py腳本-config.py，內部有一個變量KEYWORD，我們要通過其他py模塊來導入這個文件，使用__import__我們就可以把它導入為一個對象，然后使用對象的方式去調用，而不是一直用exec字符串的形式去調用。上面我們說了formlist這個參數需要關注，為什么呢？我們新增了一個模塊：comm。模塊內有一個腳本function.py

# function.py
def comm_function():
 print("test_module")

我們現在想通過動態引入的方式調用comm_function函數，那么按照上面的方式來

a = __import__("comm.function")
a.comm_function()

結果輸出：

Traceback (most recent call last):
 File "xxx.py", line 10, in <module>
 print(a.comm_function())
AttributeError: module 'comm' has no attribute 'comm_function'

意思是comm模塊沒有comm_function這個屬性，為什么是comm模塊而不是function呢？我們可以打印一下模塊的引入名稱print(a.__name__)，打印的結果是comm，就是說我們通過上面的方式只是引入comm，而不是function。其實通過源碼注釋我們就知道了，__import__(A.B)，如果fromlist為空，返回的是A包，如果不為空，則返回其子包B。修改一下我們的代碼：

a = __import__("comm.function", fromlist=True)
print(a.__name__)
a.comm_function()
# 輸出：
comm.function
test_module

引入的模塊和執行函數都正確了，符合了我們的預期要求。

總結

通過以上的函數學習，其中有常用的，也有不常用的，但是這些函數在我們進行框架設計時是必不可少的，尤其是__import__，接下來我們還會繼續看框架設計中最重要的一個概念--元編程。學完了這些概念就可以設計框架了。開玩笑的，哪有那么簡單。閱讀源碼是一種增長知識的最快捷方式，但是前提是基礎一定要打好。否則看源碼是一頭霧水。我們整理完這些概念后，在找幾個源碼庫看看，學習一下里面的設計理念。

關于python的反射機制是怎樣的問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。