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python動態調用變數

發布時間: 2022-08-17 21:47:29

㈠ 如何讓python調用C和C++代碼

如何讓python調用C和C++代碼

安裝python後,會有一個chm格式的python手冊。要搞明白如何讓python調用C/C++代碼(也就是寫python的 extension),你需要征服手冊中的
<<Extending && embedding>>厚厚的一章。在昨天花了一個小時看地頭暈腦脹,仍然不知道如何寫python的extension後,查閱了一些其他 書籍,最終在<<Python Programming On Win32>>書中找到了教程。
下面記錄一下如何在visual studio 2005中,寫一段C/C++的MessageBox代碼,然後提供後python調用,最後的結果當然是顯示一個MessageBox.
1. 首先要明白的是,所謂的python擴展(也就是你提供給python的c/c++代碼,不一定是c/c++代碼,可以是其他語言寫的代碼)是一個 dll,並且這個dll放在本機python安裝目錄下的DLLs目錄下(譬如我機器上的路徑是:F:\Program Files\Python25\DLLs),假如我們接下來要寫的擴展mole名為mb,python調用的代碼為: import mb
mb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")
python怎麼找到我們的mb模塊呢?就是上面說的,我們要生成一個mb.dll,然後拷貝到Dlls目錄下面,為了區別普通的dll和python專用擴展的dll,我們的 mb.dll修改成mb.pyd(python dll)
2. 搭建環境,我們要使用python提供的c頭文件和lib庫來進行擴展的開發。 在vs 2005下點擊菜單 "工具"->"選項", 打開選項對話框,選擇"項目和解決方案->VC++目錄", 然後在右邊"顯示以下內容的目錄"得comboBox上選擇"包含文件」,添加python的include目錄(我的機器上是"F:\Program
Files\Python25\include"),然後選擇庫文件,添加python的libs目錄(我的機器上是"F:\Program Files\Python25\libs")。
既然擴展是一個dll,接下來我們要建立一個「動態鏈接庫」工程,然後開始寫代碼:
#include <python.h> //python.h是包含python一些定義的頭文件,在python的include目錄下 /*
我的python版本是2.5, 因為安裝python後它沒提供debug下的lib庫文件,因此你必須生成release版的dll,
想要生成dll版本的,你要到python官網上自己去下載python源代碼,當然你可以繼續生成release版本的dll,但dll中包含調試信息

*/
#pragma comment(lib, "python25.lib")
//先不管
static PyObject* mb_showMsg(PyObject* self, PyObject *args); /*
如果你的擴展是mb,那麼必須實現一個initmb函數,並且從dll中導出這個函數,但我們在python中調用import mb時,python會去dll里去調用
initmb函數,這個函數告訴python我們有些什麼函數,該怎麼告訴python我們有一個showMsg函數呢?下面詳解 */
//必須extern "C"下,這樣不會在C++編譯器里不會更改掉導出的函數名字,我第一次就犯了這樣的錯誤
extern "C" __declspec(dllexport) void initmb() { /*
當調用mb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")時, 相當於你告訴python我有一個showMsg函數,我們怎麼告訴python去調用我們dll里的mb_showMsg函數呢?技巧就是下面的方式, 定義一個字典數據結構,key => showMsg, value =>mb_showMsg,METH_VARARGS是函數調用方式,仔細查手冊吧 */
static PyMethodDef mbMethods[] = { {"showMsg", mb_showMsg, METH_VARARGS},
{NULL, NULL, NULL} /*sentinel,哨兵,用來標識結束*/ };
//告訴python我們的模塊名叫mb, 模塊包含的函數都在mbMethods字典里 PyObject *m = Py_InitMole("mb", mbMethods); } /*
接下來實現核心功能showMsg */
//第一個self參數我們用不著,具體查手冊,第二個參數是python傳給我們的參數,它是一個python的參數tuple
static PyObject* mb_showMsg(PyObject* self, PyObject *args) {
//我們的showMsg函數需要的是一個字元串參數 const char* msg = NULL; /*

調用特殊參數解碼python傳遞給我們的參數,s是string,我們傳遞接收參數的變數地址,
如果你的功能函數需要兩個參數,在PyArg_parseTuple後面繼續添加接受參數的變數地址,
這個函數的原型是類似printf的不定參數的形式
PyAPI_FUNC(int) PyArg_ParseTuple(PyObject *, const char *, ...); */
if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &msg)) return NULL;
//調用MB
int r = ::MessageBox(NULL, "hello", "Caption:Form C mole", MB_ICONINFORMATION | MB_OK);
//返回值
return Py_BuildValue("i", r); }
將上面這段混雜著大量注釋的代碼拷貝到你的編輯器里,然後編譯生成mb.dll,修改後綴成mb.pyd,然後拷貝到python的DLLs目錄下,打開idle(python的交互程序),寫入代碼: import mb
mb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")
可以看到彈出來一個MessageBox。

㈡ python裡面 如何動態調用 一個函數

function="luckywin."+case_name+"."+def_name
function=eval(function)
function(player_id,test_url)

function是個字元串,function(player_id,test_url) 這樣寫肯定不是字元串,怎麼能用eval呢,直接eval function返回函數名,然後調用函數

㈢ python程序題

Python是一種編程語言,它有對象、模塊、線程、異常處理和自動內存管理。可以加入與其他語言的對比。下面是回答這一問題的幾個關鍵Python是一種解釋型語言,python代碼在運行之前不需要編譯Python是動態類型語言,在聲明變數時,不需要說明變數的類型Python適合面向對象的編程,因為它支持通過組合與繼承的方式定義類在Python語言中,函數是第一類對象 Python代碼編寫快,但是運行速度比編譯語言通常要慢Python用途廣泛,常被用作膠水語言,可幫助其他語言和組件改善運行狀況 使用Python,程序員可以專注於演算法和數據結構的設計,而不用處理底層的細節。

㈣ python類的動態方法是否可以訪問到私有變數

classStudent(object):
def__init__(self,name,score):
self.__name=name;
self.__score=score;
self.__grade=3;##這是私有的屬性
self.grade=3;##這是公有的。

defshow_grade(self):
print("%s__grade=%d"%(self.__name,self.__grade));
print("%sgrade=%d"%(self.__name,self.grade));


lisa=Student("lisa",88);
mona=Student("mona",82);
defset_grade(self,grade):
self.__grade=grade;##實測發現,此函數調用後__grade還是原值。__grade是私有變數。只能被class里的「靜態方法」來修改。
self.grade=grade;##此函數調用後,grade的值被修改了。grade是公開變數。可以被動態方法來修改。
#print("%sgradeis%d"%(self.__name,self.grade));#在這里訪問不到self.__name,所以把此句注釋掉了。

Student.setGrade=set_grade;
lisa.setGrade(4);
lisa.show_grade();


結果如下:
lisa__grade=3
lisagrade=4

結論:
為類動態增加的方法,對類里私有屬性沒有讀與寫的許可權。

㈤ python多介面有依賴如何調用

方法如下:
1. 對於單介面測試如果依賴介面只需要在測試開始執行一次,那麼可以將依賴介面的請求放在類級前置方法中,然後通過全局變數或者當前用例類屬性來傳遞依賴數據。
2. 對於單介面測試如果依賴介面需要在每個用例前執行,那麼可以將依賴介面的請求放在方法級前置方法中,然後通過用例對象屬性來傳遞依賴數據
3. 對於多介面的業務流測試,可以將下一個介面需要依賴的數據通過當前用例類屬性來傳遞依賴數據。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計,作為一門叫做ABC語言的替代品。 Python提供了高效的高級數據結構,還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型,以及解釋型語言的本質,使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言,隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

㈥ 請教個python調用動態庫

# coding=GBK

from ctypes import *
import time

if __name__ == '__main__':
time_begin = time.clock()

#dll = CDLL("d.dll") # 載入dll方式一
dll = cdll.LoadLibrary("d.dll") # 載入dll方式二
print(dll.add(2, 6)) # 調用dll中add方法
dll.print_sum(100) # 調用dll中print_sum方法

t = time.clock() - time_begin # 計算時間差
print("Use time: %f" %t) # 列印耗時時間

㈦ Python怎麼調用.so動態文件庫

一、對於你的問題,首先明確測試類型,然後才能明確自動化測試類型,最後定位哪個類型用哪個方面的自動化測試工具。 1、測試類型可以包括:白盒測試、黑盒測試(功能測試、性能測試)等。 2、不同的測試類型使用的自動化測試方法不同,白盒測試...

㈧ python調用動態庫(並且動態庫依賴其它動態庫)

用depends看一下導出了沒有?一般只要標准格式導出就可以使用的。

㈨ Python如何通過字元或數字動態獲取對象的名稱或者屬性

首先通過一個例子來看一下本文中可能用到的對象和相關概念。
#coding: UTF-8
import sys # 模塊,sys指向這個模塊對象
import inspect
def foo(): pass # 函數,foo指向這個函數對象

class Cat(object): # 類,Cat指向這個類對象
def __init__(self, name='kitty'):
self.name = name
def sayHi(self): # 實例方法,sayHi指向這個方法對象,使用類或實例.sayHi訪問
print self.name, 'says Hi!' # 訪問名為name的欄位,使用實例.name訪問

cat = Cat() # cat是Cat類的實例對象

print Cat.sayHi # 使用類名訪問實例方法時,方法是未綁定的(unbound)
print cat.sayHi # 使用實例訪問實例方法時,方法是綁定的(bound)

有時候我們會碰到這樣的需求,需要執行對象的某個方法,或是需要對對象的某個欄位賦值,而方法名或是欄位名在編碼代碼時並不能確定,需要通過參數傳遞字元串的形式輸入。舉個具體的例子:當我們需要實現一個通用的DBM框架時,可能需要對數據對象的欄位賦值,但我們無法預知用到這個框架的數據對象都有些什麼欄位,換言之,我們在寫框架的時候需要通過某種機制訪問未知的屬性。
這個機制被稱為反射(反過來讓對象告訴我們他是什麼),或是自省(讓對象自己告訴我們他是什麼,好吧我承認括弧里是我瞎掰的- -#),用於實現在運行時獲取未知對象的信息。反射是個很嚇唬人的名詞,聽起來高深莫測,在一般的編程語言里反射相對其他概念來說稍顯復雜,一般來說都是作為高級主題來講;但在Python中反射非常簡單,用起來幾乎感覺不到與其他的代碼有區別,使用反射獲取到的函數和方法可以像平常一樣加上括弧直接調用,獲取到類後可以直接構造實例;不過獲取到的欄位不能直接賦值,因為拿到的其實是另一個指向同一個地方的引用,賦值只能改變當前的這個引用而已。
1. 訪問對象的屬性
以下列出了幾個內建方法,可以用來檢查或是訪問對象的屬性。這些方法可以用於任意對象而不僅僅是例子中的Cat實例對象;Python中一切都是對象。
cat = Cat('kitty')

print cat.name # 訪問實例屬性
cat.sayHi() # 調用實例方法

print dir(cat) # 獲取實例的屬性名,以列表形式返回
if hasattr(cat, 'name'): # 檢查實例是否有這個屬性
setattr(cat, 'name', 'tiger') # same as: a.name = 'tiger'
print getattr(cat, 'name') # same as: print a.name

getattr(cat, 'sayHi')() # same as: cat.sayHi()

dir([obj]):
調用這個方法將返回包含obj大多數屬性名的列表(會有一些特殊的屬性不包含在內)。obj的默認值是當前的模塊對象。
hasattr(obj, attr):
這個方法用於檢查obj是否有一個名為attr的值的屬性,返回一個布爾值。
getattr(obj, attr):
調用這個方法將返回obj中名為attr值的屬性的值,例如如果attr為'bar',則返回obj.bar。
setattr(obj, attr, val):
調用這個方法將給obj的名為attr的值的屬性賦值為val。例如如果attr為'bar',則相當於obj.bar = val。
2. 訪問對象的元數據
當你對一個你構造的對象使用dir()時,可能會發現列表中的很多屬性並不是你定義的。這些屬性一般保存了對象的元數據,比如類的__name__屬性保存了類名。大部分這些屬性都可以修改,不過改動它們意義並不是很大;修改其中某些屬性如function.func_code還可能導致很難發現的問題,所以改改name什麼的就好了,其他的屬性不要在不了解後果的情況下修改。
接下來列出特定對象的一些特殊屬性。另外,Python的文檔中有提到部分屬性不一定會一直提供,下文中將以紅色的星號*標記,使用前你可以先打開解釋器確認一下。
2.0. 准備工作:確定對象的類型
在types模塊中定義了全部的Python內置類型,結合內置方法isinstance()就可以確定對象的具體類型了。
isinstance(object, classinfo):
檢查object是不是classinfo中列舉出的類型,返回布爾值。classinfo可以是一個具體的類型,也可以是多個類型的元組或列表。
types模塊中僅僅定義了類型,而inspect模塊中封裝了很多檢查類型的方法,比直接使用types模塊更為輕松,所以這里不給出關於types的更多介紹,如有需要可以直接查看types模塊的文檔說明。本文第3節中介紹了inspect模塊。
2.1. 模塊(mole)
__doc__: 文檔字元串。如果模塊沒有文檔,這個值是None。
*__name__: 始終是定義時的模塊名;即使你使用import .. as 為它取了別名,或是賦值給了另一個變數名。
*__dict__: 包含了模塊里可用的屬性名-屬性的字典;也就是可以使用模塊名.屬性名訪問的對象。
__file__: 包含了該模塊的文件路徑。需要注意的是內建的模塊沒有這個屬性,訪問它會拋出異常!
import fnmatch as m
print m.__doc__.splitlines()[0] # Filename matching with shell patterns.
print m.__name__ # fnmatch
print m.__file__ # /usr/lib/python2.6/fnmatch.pyc
print m.__dict__.items()[0] # ('fnmatchcase', <function fnmatchcase="" at="" 0xb73deb54="">)</function>

2.2. 類(class)
__doc__: 文檔字元串。如果類沒有文檔,這個值是None。
*__name__: 始終是定義時的類名。
*__dict__: 包含了類里可用的屬性名-屬性的字典;也就是可以使用類名.屬性名訪問的對象。
__mole__: 包含該類的定義的模塊名;需要注意,是字元串形式的模塊名而不是模塊對象。
*__bases__: 直接父類對象的元組;但不包含繼承樹更上層的其他類,比如父類的父類。
print Cat.__doc__ # None
print Cat.__name__ # Cat
print Cat.__mole__ # __main__
print Cat.__bases__ # (<type ?object?="">,)
print Cat.__dict__ # {'__mole__': '__main__', ...}</type>

2.3. 實例(instance)
實例是指類實例化以後的對象。
*__dict__: 包含了可用的屬性名-屬性字典。
*__class__: 該實例的類對象。對於類Cat,cat.__class__ == Cat 為 True。
print cat.__dict__
print cat.__class__
print cat.__class__ == Cat # True

2.4. 內建函數和方法(built-in functions and methods)
根據定義,內建的(built-in)模塊是指使用C寫的模塊,可以通過sys模塊的builtin_mole_names欄位查看都有哪些模塊是內建的。這些模塊中的函數和方法可以使用的屬性比較少,不過一般也不需要在代碼中查看它們的信息。
__doc__: 函數或方法的文檔。
__name__: 函數或方法定義時的名字。
__self__: 僅方法可用,如果是綁定的(bound),則指向調用該方法的類(如果是類方法)或實例(如果是實例方法),否則為None。
*__mole__: 函數或方法所在的模塊名。
2.5. 函數(function)
這里特指非內建的函數。注意,在類中使用def定義的是方法,方法與函數雖然有相似的行為,但它們是不同的概念。
__doc__: 函數的文檔;另外也可以用屬性名func_doc。
__name__: 函數定義時的函數名;另外也可以用屬性名func_name。
*__mole__: 包含該函數定義的模塊名;同樣注意,是模塊名而不是模塊對象。
*__dict__: 函數的可用屬性;另外也可以用屬性名func_dict。
不要忘了函數也是對象,可以使用函數.屬性名訪問屬性(賦值時如果屬性不存在將新增一個),或使用內置函數has/get/setattr()訪問。不過,在函數中保存屬性的意義並不大。
func_defaults: 這個屬性保存了函數的參數默認值元組;因為默認值總是靠後的參數才有,所以不使用字典的形式也是可以與參數對應上的。
func_code: 這個屬性指向一個該函數對應的code對象,code對象中定義了其他的一些特殊屬性,將在下文中另外介紹。
func_globals: 這個屬性指向當前的全局命名空間而不是定義函數時的全局命名空間,用處不大,並且是只讀的。
*func_closure: 這個屬性僅當函數是一個閉包時有效,指向一個保存了所引用到的外部函數的變數cell的元組,如果該函數不是一個內部函數,則始終為None。這個屬性也是只讀的。
下面的代碼演示了func_closure:
#coding: UTF-8
def foo():
n = 1
def bar():
print n # 引用非全局的外部變數n,構造一個閉包
n = 2
return bar

closure = foo()
print closure.func_closure
# 使用dir()得知cell對象有一個cell_contents屬性可以獲得值
print closure.func_closure[0].cell_contents # 2

由這個例子可以看到,遇到未知的對象使用dir()是一個很好的主意 :)
2.6. 方法(method)
方法雖然不是函數,但可以理解為在函數外面加了一層外殼;拿到方法里實際的函數以後,就可以使用2.5節的屬性了。
__doc__: 與函數相同。
__name__: 與函數相同。
*__mole__: 與函數相同。
im_func: 使用這個屬性可以拿到方法里實際的函數對象的引用。另外如果是2.6以上的版本,還可以使用屬性名__func__。
im_self: 如果是綁定的(bound),則指向調用該方法的類(如果是類方法)或實例(如果是實例方法),否則為None。如果是2.6以上的版本,還可以使用屬性名__self__。
im_class: 實際調用該方法的類,或實際調用該方法的實例的類。注意不是方法的定義所在的類,如果有繼承關系的話。
im = cat.sayHi
print im.im_func
print im.im_self # cat
print im.im_class # Cat

這里討論的是一般的實例方法,另外還有兩種特殊的方法分別是類方法(classmethod)和靜態方法(staticmethod)。類方法還是方法,不過因為需要使用類名調用,所以他始終是綁定的;而靜態方法可以看成是在類的命名空間里的函數(需要使用類名調用的函數),它只能使用函數的屬性,不能使用方法的屬性。
2.7. 生成器(generator)
生成器是調用一個生成器函數(generator function)返回的對象,多用於集合對象的迭代。
__iter__: 僅僅是一個可迭代的標記。
gi_code: 生成器對應的code對象。
gi_frame: 生成器對應的frame對象。
gi_running: 生成器函數是否在執行。生成器函數在yield以後、執行yield的下一行代碼前處於frozen狀態,此時這個屬性的值為0。
next|close|send|throw: 這是幾個可調用的方法,並不包含元數據信息,如何使用可以查看生成器的相關文檔。
def gen():
for n in xrange(5):
yield n
g = gen()
print g # <generator object gen at 0x...>
print g.gi_code # <code object gen at 0x...>
print g.gi_frame # <frame object at 0x...>
print g.gi_running # 0
print g.next() # 0
print g.next() # 1
for n in g:
print n, # 2 3 4

接下來討論的是幾個不常用到的內置對象類型。這些類型在正常的編碼過程中應該很少接觸,除非你正在自己實現一個解釋器或開發環境之類。所以這里只列出一部分屬性,如果需要一份完整的屬性表或想進一步了解,可以查看文末列出的參考文檔。
2.8. 代碼塊(code)
代碼塊可以由類源代碼、函數源代碼或是一個簡單的語句代碼編譯得到。這里我們只考慮它指代一個函數時的情況;2.5節中我們曾提到可以使用函數的func_code屬性獲取到它。code的屬性全部是只讀的。
co_argcount: 普通參數的總數,不包括*參數和**參數。
co_names: 所有的參數名(包括*參數和**參數)和局部變數名的元組。
co_varnames: 所有的局部變數名的元組。
co_filename: 源代碼所在的文件名。
co_flags: 這是一個數值,每一個二進制位都包含了特定信息。較關注的是0b100(0×4)和0b1000(0×8),如果co_flags & 0b100 != 0,說明使用了*args參數;如果co_flags & 0b1000 != 0,說明使用了**kwargs參數。另外,如果co_flags & 0b100000(0×20) != 0,則說明這是一個生成器函數(generator function)。
co = cat.sayHi.func_code
print co.co_argcount # 1
print co.co_names # ('name',)
print co.co_varnames # ('self',)
print co.co_flags & 0b100 # 0

2.9. 棧幀(frame)
棧幀表示程序運行時函數調用棧中的某一幀。函數沒有屬性可以獲取它,因為它在函數調用時才會產生,而生成器則是由函數調用返回的,所以有屬性指向棧幀。想要獲得某個函數相關的棧幀,則必須在調用這個函數且這個函數尚未返回時獲取。你可以使用sys模塊的_getframe()函數、或inspect模塊的currentframe()函數獲取當前棧幀。這里列出來的屬性全部是只讀的。
f_back: 調用棧的前一幀。
f_code: 棧幀對應的code對象。
f_locals: 用在當前棧幀時與內建函數locals()相同,但你可以先獲取其他幀然後使用這個屬性獲取那個幀的locals()。
f_globals: 用在當前棧幀時與內建函數globals()相同,但你可以先獲取其他幀……。

def add(x, y=1):
f = inspect.currentframe()
print f.f_locals # same as locals()
print f.f_back # <frame object at 0x...>
return x+y
add(2)

2.10. 追蹤(traceback)
追蹤是在出現異常時用於回溯的對象,與棧幀相反。由於異常時才會構建,而異常未捕獲時會一直向外層棧幀拋出,所以需要使用try才能見到這個對象。你可以使用sys模塊的exc_info()函數獲得它,這個函數返回一個元組,元素分別是異常類型、異常對象、追蹤。traceback的屬性全部是只讀的。
tb_next: 追蹤的下一個追蹤對象。
tb_frame: 當前追蹤對應的棧幀。
tb_lineno: 當前追蹤的行號。
def div(x, y):
try:
return x/y
except:
tb = sys.exc_info()[2] # return (exc_type, exc_value, traceback)
print tb
print tb.tb_lineno # "return x/y" 的行號
div(1, 0)

3. 使用inspect模塊
inspect模塊提供了一系列函數用於幫助使用自省。下面僅列出較常用的一些函數,想獲得全部的函數資料可以查看inspect模塊的文檔。
3.1. 檢查對象類型
is{mole|class|function|method|builtin}(obj):
檢查對象是否為模塊、類、函數、方法、內建函數或方法。
isroutine(obj):
用於檢查對象是否為函數、方法、內建函數或方法等等可調用類型。用這個方法會比多個is*()更方便,不過它的實現仍然是用了多個is*()。
im = cat.sayHi
if inspect.isroutine(im):
im()

對於實現了__call__的類實例,這個方法會返回False。如果目的是只要可以直接調用就需要是True的話,不妨使用isinstance(obj, collections.Callable)這種形式。我也不知道為什麼Callable會在collections模塊中,抱歉!我猜大概是因為collections模塊中包含了很多其他的ABC(Abstract Base Class)的緣故吧:)
3.2. 獲取對象信息
getmembers(object[, predicate]):
這個方法是dir()的擴展版,它會將dir()找到的名字對應的屬性一並返回,形如[(name, value), ...]。另外,predicate是一個方法的引用,如果指定,則應當接受value作為參數並返回一個布爾值,如果為False,相應的屬性將不會返回。使用is*作為第二個參數可以過濾出指定類型的屬性。
getmole(object):
還在為第2節中的__mole__屬性只返回字元串而遺憾嗎?這個方法一定可以滿足你,它返回object的定義所在的模塊對象。
get{file|sourcefile}(object):
獲取object的定義所在的模塊的文件名|源代碼文件名(如果沒有則返回None)。用於內建的對象(內建模塊、類、函數、方法)上時會拋出TypeError異常。
get{source|sourcelines}(object):
獲取object的定義的源代碼,以字元串|字元串列表返回。代碼無法訪問時會拋出IOError異常。只能用於mole/class/function/method/code/frame/traceack對象。
getargspec(func):
僅用於方法,獲取方法聲明的參數,返回元組,分別是(普通參數名的列表, *參數名, **參數名, 默認值元組)。如果沒有值,將是空列表和3個None。如果是2.6以上版本,將返回一個命名元組(Named Tuple),即除了索引外還可以使用屬性名訪問元組中的元素。
def add(x, y=1, *z):
return x + y + sum(z)
print inspect.getargspec(add)
#ArgSpec(args=['x', 'y'], varargs='z', keywords=None, defaults=(1,))

getargvalues(frame):
僅用於棧幀,獲取棧幀中保存的該次函數調用的參數值,返回元組,分別是(普通參數名的列表, *參數名, **參數名, 幀的locals())。如果是2.6以上版本,將返回一個命名元組(Named Tuple),即除了索引外還可以使用屬性名訪問元組中的元素。
def add(x, y=1, *z):
print inspect.getargvalues(inspect.currentframe())
return x + y + sum(z)
add(2)
#ArgInfo(args=['x', 'y'], varargs='z', keywords=None, locals={'y': 1, 'x': 2, 'z': ()})

getcallargs(func[, *args][, **kwds]):
返回使用args和kwds調用該方法時各參數對應的值的字典。這個方法僅在2.7版本中才有。
getmro(cls):
返回一個類型元組,查找類屬性時按照這個元組中的順序。如果是新式類,與cls.__mro__結果一樣。但舊式類沒有__mro__這個屬性,直接使用這個屬性會報異常,所以這個方法還是有它的價值的。
print inspect.getmro(Cat)
#(<class '__main__.Cat'>, <type 'object'>)
print Cat.__mro__
#(<class '__main__.Cat'>, <type 'object'>)

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