hasattr(object, name)
作用:判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(ojbect, name)是否抛出异常来实现的)。
示例:
>>> hasattr(list, 'append') True >>> hasattr(list, 'add') False
getattr(object,name,default):
作用:返回object的名称为name的属性的属性值,如果属性name存在,则直接返回其属性值;如果属性name不存在,则触发AttribetError异常或当可选参数default定义时返回default值。
这个方法最主要的作用是实现反射机制。也就是说可以通过字符串获取方法实例。这样,你就可以把一个类可能要调用的方法放在配置文件里,在需要的时候动态加载。
下面我们使用小例子来说明它们的用法:
import func_file #自定义python模块 cs=input('请输入要访问的URL:') if cs=='loggin': func_file.loggin() if cs =='home': func_file.home() if cs =='': pass#以下省略
当我定义一个自定义模块,去调用其中的方法的时候,使用if去判断时,如果模块内用很多方法,会大大影响开发的效率,代码冗余差,显然这是不可取的。下面我们使用hasattr()函数来实现我们的需求:
示例如下:
import func_file #自定义python模块,需事先存在 def run(): while True: cs=input('请输入要访问的URL:') #hasattr利用字符串的形式去对象(模块)中操作(寻找)成员 if hasattr(func_file,cs): #判断用户输入的URL是否在func_file模块中 func=getattr(func_file,cs) #有则将func_file模块下的cs函数赋值 func() #等同于执行func_file模块下的cs函数 else: print('404')#定义错误页面 run()
我们导入一个自定义模块后,gatattr可以根据输入的内容动态加载,利用hasattr()函数来判断用户输入的是否存在,不存在则调用自定义方法。
是不是感觉和我们打开网址URL很类似啊!
上一个示例有一个问题,在实际情况中,我们的功能函数可能存放在很多模块中,每一个都需要单独导入,那我们可不可以利用getattr()函数去动态加载模块呢?当然可以啦!
请看示例:
def run(): while True: cs=input('请输入:') v,k=cs.split('/') #获得输入的模块和模块的方法 obj=__import__('lib.'+v,fromlist=True) #调用lib目录下的模块fromlist=True按路径连接的方式导入 if hasattr(obj,k): f= getattr(obj,k) f() else: print('404') if __name__ == '__main__': run()
是不是感到getattr很强大啊。其实,getattr()就是实现python反射的一块积木,结合其它方法如setattr(),dir() 等,我们可以还可以做出很多有趣的事情。
以上这篇浅谈python中的getattr函数 hasattr函数就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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