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当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？
使用type()
首先，我们来判断对象类型，使用 type() 函数：
基本类型都可以用 type() 判断：
>>> type(123)
<type 'int'>
>>> type('str')
<type 'str'>
>>> type(None)
<type 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类，也可以用 type() 判断：
>>> type(abs)
<type 'builtinfunctionor_method'>
>>> type(a)
<class '__main.Animal'>
但是 type() 函数返回的是什么类型呢？它返回type类型。如果我们要在 if 语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
>>> type(123)==type(456)
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==type(123)
False
但是这种写法太麻烦，Python把每种type类型都定义好了常量，放在 types 模块里，使用之前，需要先导入：
>>> import types
>>> type('abc')==types.StringType
True
>>> type(u'abc')==types.UnicodeType
True
>>> type([])==types.ListType
True
>>> type(str)==types.TypeType
True
最后注意到有一种类型就叫 TypeType ，所有类型本身的类型就是 TypeType ，比如：
>>> type(int)==type(str)==types.TypeType
True
使用isinstance()
对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用 isinstance() 函数。
我们回顾上次的例子，如果继承关系是：
object -> Animal -> Dog -> Husky
那么， isinstance() 就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：
>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
然后，判断：
>>> isinstance(h, Husky)
True
没有问题，因为 h 变量指向的就是Husky对象。
再判断：
>>> isinstance(h, Dog)
True
h 虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以， h 也还是Dog类型。换句话说， isinstance() 判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。
因此，我们可以确信， h 还是Animal类型：
>>> isinstance(h, Animal)
True
同理，实际类型是Dog的 d 也是Animal类型：
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True
但是， d 不是Husky类型：
>>> isinstance(d, Husky)
False
能用 type() 判断的基本类型也可以用 isinstance() 判断：
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(u'a', unicode)
True
>>> isinstance('a', unicode)
False
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是str或者unicode：
>>> isinstance('a', (str, unicode))
True
>>> isinstance(u'a', (str, unicode))
True
由于 str 和 unicode 都是从 basestring 继承下来的，所以，还可以把上面的代码简化为：
>>> isinstance(u'a', basestring)
True
使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用 dir() 函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC')
['add', 'class', 'contains', 'delattr', 'doc', 'eq', 'format', 'ge', 'getattribute', 'getitem', 'getnewargs', 'getslice', 'gt', 'hash', 'init', 'le', 'len', 'lt', 'mod', 'mul', 'ne', 'new', 'reduce', 'reduce_ex', 'repr', 'rmod', 'rmul', 'setattr', 'sizeof', 'str', 'subclasshook', 'formatterfield_name_split', 'formatterparser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
类似 xxx 的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如 len 方法返回长度。在Python中，如果你调用 len() 函数试图获取一个对象的长度，实际上，在 len() 函数内部，它自动去调用该对象的 len() 方法，所以，下面的代码是等价的：
>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.len()
3
我们自己写的类，如果也想用 len(myObj) 的话，就自己写一个 len() 方法：
>>> class MyObject(object):
… def len(self):
… return 100
…
>>> obj = MyObject()
>>> len(obj)
100
剩下的都是普通属性或方法，比如 lower() 返回小写的字符串：
>>> 'ABC'.lower()
'abc'
仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合 getattr() 、 setattr() 以及 hasattr() ，我们可以直接操作一个对象的状态：
>>> class MyObject(object):
… def init(self):
… self.x = 9
… def power(self):
… return self.x * self.x
…
>>> obj = MyObject()
紧接着，可以测试该对象的属性：
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19
如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：
>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'
可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
404
也可以获得对象的方法：
>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <main.MyObject object at 0x108ca35d0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <main.MyObject object at 0x108ca35d0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81
小结
通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：
sum = obj.x + obj.y
就不要写：
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一个正确的用法的例子如下：
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。 hasattr() 就派上了用场。
请注意，在Python这类动态语言中，有 read() 方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要 read() 方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。
