看了下函数本身的doc
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.
解释的很抽象 告诉我这个函数的作用相当于是
object.name
试了一下getattr(object,name)确实和object.name是一样的功能.只不过这里可以把name作为一个变量去处理书上的例子很好的说明了这个函数的功用,使用getattr可以轻松实现工厂模式。
例:一个模块支持html、text、xml等格式的打印,根据传入的formate参数的不同,调用不同的函数实现几种格式的输出
import statsout
def output(data, format="text"):
output_function = getattr(statsout, "output_%s" %format)
return output_function(data)
[code]
这个例子中可以根据传入output函数的format参数的不同 去调用statsout模块不同的方法(用格式化字符串实现output_%s)
返回的是这个方法的对象 就可以直接使用了 如果要添加新的格式 只需要在模块中写入新的方法函数 在调用output函数时使用新的参数就可以使用不同的格式输出
确实很方便
为了加深对getattr函数的理解 转载一篇英文的说明
Python's getattr function is used to fetch an attribute from an object, using a string object instead of an identifier to identify the attribute. In other words, the following two statements are equivalent:
[code]
value = obj.attribute
value = getattr(obj, "attribute")
If the attribute exists, the corresponding value is returned. If the attribute does not exist, you get an AttributeError exception instead.
The getattr function can be used on any object that supports dotted notation (by implementing the __getattr__ method). This includes class objects, modules, and even function objects.
path = getattr(sys, "path")
doc = getattr(len, "__doc__")
The getattr function uses the same lookup rules as ordinary attribute access, and you can use it both with ordinary attributes and methods:
result = obj.method(args)
func = getattr(obj, "method")
result = func(args)
or, in one line:
result = getattr(obj, "method")(args)
Calling both getattr and the method on the same line can make it hard to handle exceptions properly. To avoid confusing AttributeError exceptions raised by getattr with similar exceptions raised inside the method, you can use the following pattern:
try:
func = getattr(obj, "method")
except AttributeError:
... deal with missing method ...
else:
result = func(args)
The function takes an optional default value, which is used if the attribute doesn't exist. The following example only calls the method if it exists:
func = getattr(obj, "method", None)
if func:
func(args)
Here's a variation, which checks that the attribute is indeed a callable object before calling it.
func = getattr(obj, "method", None)
if callable(func):
func(args)

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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