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

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

在CentOS系统上高效训练PyTorch模型,需要分步骤进行,本文将提供详细指南。一、环境准备:Python及依赖项安装:CentOS系统通常预装Python,但版本可能较旧。建议使用yum或dnf安装Python3并升级pip:sudoyumupdatepython3(或sudodnfupdatepython3),pip3install--upgradepip。CUDA与cuDNN(GPU加速):如果使用NVIDIAGPU,需安装CUDATool

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

MinIO对象存储:CentOS系统下的高性能部署MinIO是一款基于Go语言开发的高性能、分布式对象存储系统,与AmazonS3兼容。它支持多种客户端语言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文将简要介绍MinIO在CentOS系统上的安装和兼容性。CentOS版本兼容性MinIO已在多个CentOS版本上得到验证,包括但不限于:CentOS7.9:提供完整的安装指南,涵盖集群配置、环境准备、配置文件设置、磁盘分区以及MinI

在CentOS下选择PyTorch版本时,需要考虑以下几个关键因素:1.CUDA版本兼容性GPU支持:如果你有NVIDIAGPU并且希望利用GPU加速,需要选择支持相应CUDA版本的PyTorch。可以通过运行nvidia-smi命令查看你的显卡支持的CUDA版本。CPU版本:如果没有GPU或不想使用GPU,可以选择CPU版本的PyTorch。2.Python版本PyTorch

CentOS 安装 Nginx 需要遵循以下步骤:安装依赖包,如开发工具、pcre-devel 和 openssl-devel。下载 Nginx 源码包,解压后编译安装,并指定安装路径为 /usr/local/nginx。创建 Nginx 用户和用户组,并设置权限。修改配置文件 nginx.conf,配置监听端口和域名/IP 地址。启动 Nginx 服务。需要注意常见的错误,如依赖问题、端口冲突和配置文件错误。性能优化需要根据具体情况调整,如开启缓存和调整 worker 进程数量。
