Python内置函数dir详解
1.命令介绍
最近学习并使用了一个python的内置函数dir,首先help一下:
>>> help(dir)
Help on built-in function dir in module __builtin__:
dir()
dir([object]) -> list of strings
Return an alphabetized list of names comprising (some of) the attributes
of the given object, and of attributes reachable from it:
No argument: the names in the current scope.
Module object: the module attributes.
Type or class object: its attributes, and recursively the attributes of
its bases.
Otherwise: its attributes, its class's attributes, and recursively the
attributes of its class's base classes.
通过help,可以简单的认为dir列出指定对象或类的属性。
2.实例
下面是一个简单的测试:
class A:
def a(self):
pass
class A1(A):
def a1(self):
pass
if __name__ == '__main__':
print("dir without arguments:", dir())
print("dir class A:", dir(A))
print("dir class A1:", dir(A1))
a = A1()
print("dir object a(A1):", dir(a))
print("dir function a.a:", dir(a.a))
测试结果:
dir without arguments: ['A', 'A1', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__']
dir class A: ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'a']
dir class A1: ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'a', 'a1']
dir object a(A1): ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'a', 'a1']
dir function a.a: ['__call__', '__class__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__func__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__self__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
3.使用dir查找module下的所有类
最初使用这个函数的初衷,就是在一个module中查找实现的类名,通过该函数可以很容易的实现。
比如把上面的测试程序保存为A.py,再建一个测试程序,内容如下:
import A
if __name__ == '__main__':
print("dir module A:", dir(A))
结果如下:
dir module A: ['A', 'A1', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__']
可以看出class A和A1都能够找到。
4.如何找到当前模块下的类
这是一个烦恼较长时间的一个问题,也没有搜到详细的解决方法,下面是我的集中实现方法。
4.1.方法一:在module下面直接调用
比如在上面的A.py最下面添加一行,即可在后续的代码中可以使用selfDir来查找当前的module下的类,修改后的代码如下:
class A:
def a(self):
pass
class A1(A):
def a1(self):
pass
curModuleDir=dir() # get dir of current file(module)
if __name__ == '__main__':
print("dir without arguments:", dir())
print("dir class A:", dir(A))
print("dir class A1:", dir(A1))
a = A1()
print("dir object a(A1):", dir(a))
print("dir function a.a:", dir(a.a))
print("dir current file:", curModuleDir)
4.2.方法二:import当前module
把当前module和别的import一样引用,代码如下:
# A.py
import A as this # import current module
class A:
def a(self):
pass
class A1(A):
def a1(self):
pass
if __name__ == '__main__':
print("dir without arguments:", dir())
print("dir class A:", dir(A))
print("dir class A1:", dir(A1))
a = A1()
print("dir object a(A1):", dir(a))
print("dir function a.a:", dir(a.a))
print("dir current file:", dir(this))
4.3.方法三:根据module名称查找module,然后调用dir
我们知道module下面有个属性__name__显示module名称,怎么能够根据module名称来查找module对象呢?可以借助sys.modules。代码如下:
import sys
class A:
def a(self):
pass
class A1(A):
def a1(self):
pass
if __name__ == '__main__':
print("dir without arguments:", dir())
print("dir class A:", dir(A))
print("dir class A1:", dir(A1))
a = A1()
print("dir object a(A1):", dir(a))
print("dir function a.a:", dir(a.a))
print("dir current file:", dir(sys.modules[__name__])) # 使用__name__获取当前module对象,然后使用对象获得dir

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.
