Python 研究(Dive Into Python)

type 函数返回任意对象的数据类型。在 types 模块中列出了可能的数据类型。这对于处理多种数据类型的帮助者函数非常有用。

例 4.5. type 介绍

>>> type(1)           
<type 'int'>
>>> li = []
>>> type(li)          
<type 'list'>
>>> import odbchelper
>>> type(odbchelper)  
<type 'module'>
>>> import types      
>>> type(odbchelper) == types.ModuleType
True

	type 可以接收任何东西作为参数 -- 我的意思是任何东西 -- 并返回它的数据类型。整型、字符串、列表、字典、元组、函数、类、模块、甚至类型对象都可以作为参数被 type 函数接受。
	type 可以接收变量作为参数，并返回它的数据类型。
	type 还可以作用于模块。
	你可以使用 types 模块中的常量来进行对象类型的比较。这就是 info 函数所做的，很快你就会看到。

str 将数据强制转型为字符串。每种数据类型都可以强制转型为字符串。

例 4.6. str 介绍

>>> str(1)          
'1'
>>> horsemen = ['war', 'pestilence', 'famine']
>>> horsemen
['war', 'pestilence', 'famine']
>>> horsemen.append('Powerbuilder')
>>> str(horsemen)   
"['war', 'pestilence', 'famine', 'Powerbuilder']"
>>> str(odbchelper) 
"<module 'odbchelper' from 'c:\\docbook\\dip\\py\\odbchelper.py'>"
>>> str(None)       
'None'

	对于简单的数据类型比如整型，你可以预料到 str 的正常工作，因为几乎每种语言都有一个将整型转化为字符串的函数。
	然而 str 可以作用于任何数据类型的任何对象。这里它作用于一个零碎构建的列表。
	str 还允许作用于模块。注意模块的字符串形式表示包含了模块在磁盘上的路径名，所以你的显示结果将会有所不同。
	str 的一个细小但重要的行为是它可以作用于 None，None 是 Python 的 null 值。这个调用返回字符串 'None'。你将会使用这一点来提高你的 info 函数，这一点你很快就会看到。

info 函数的核心是强大的 dir 函数。dir 函数返回任意对象的属性和方法列表，包括模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象 …… 相当多的东西。

例 4.7. dir 介绍

>>> li = []
>>> dir(li)           
['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert',
'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
>>> d = {}
>>> dir(d)            
['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'items', 'keys', 'setdefault', 'update', 'values']
>>> import odbchelper
>>> dir(odbchelper)   
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'buildConnectionString']

	li 是一个列表，所以 dir(li) 返回所有列表方法的一个列表。注意返回的列表只包含了字符串形式的方法名称，而不是方法对象本身。
	d 是一个字典，所以 dir(d) 返回字典方法的名称列表。其中至少有一个方法，keys，看起来还是挺熟悉的。
	这里就是真正变得有趣的地方。odbchelper 是一个模块，所以 dir(odbchelper) 返回模块中定义的所有部件的列表，包括内置的属性，例如 __name__，__doc__, 以及其它你所定义的属性和方法。在这个例子中，odbchelper 只有一个用户定义的方法，就是在第 2 章中论述的 buildConnectionString 函数。

最后是 callable 函数，它接收任何对象作为参数，如果参数对象是可调用的那么返回 True，否则返回 False。可调用对象包括函数、类方法，甚至类自身。（下一章将更多的关注类）。

例 4.8. callable 介绍

>>> import string
>>> string.punctuation           
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~'
>>> string.join                  
<function join at 00C55A7C>
>>> callable(string.punctuation) 
False
>>> callable(string.join)        
True
>>> print string.join.__doc__    
join(list [,sep]) -> string

    Return a string composed of the words in list, with
    intervening occurrences of sep.  The default separator is a
    single space.

    (joinfields and join are synonymous)

	string 模块中的函数现在已经不赞成使用了（尽管很多人现在仍然还在使用 join 函数），但是在这个模块中包含了许多有用的变量比如 string.punctuation，这个模块包含了所有标准的标点符号字符。
	string.join 是一个用于连接字符串列表的函数。
	string.punctuation 是不可调用的对象；它是一个字符串。（字符串确有可调用的方法，但是字符串本身不是可调用的。）
	string.join 是可调用的；这个函数可以接受两个参数。
	任何可调用的对象都有 doc string。通过将 callable 函数作用于一个对象的每个属性，可以确定哪些属性（方法、函数、类）是你要关注的，哪些属性（常量等等）是你可以忽略、之前不需要知道的。

type、str、dir 和其它的 Python 内置函数都归组到了 __builtin__ （前后分别是双下划线）这个特殊的模块中。如果有帮助的话，你可以认为 Python 在启动时自动执行了 from __builtin__ import *，此语句将所有的 “内置” 函数导入该命名空间，所以在这个命名空间中可以直接使用这些内置函数。

像这样考虑的好处是，是你可以获取 __builtin__ 模块信息的，并以组的形式访问所有的内置函数和属性。 猜到什么了吗，Python 有一个称为 info 的函数。自己尝试一下，略看一下结果列表。后面我们将深入到一些更重要的函数。（一些内置的错误类，比如 AttributeError，应该看上去已经熟悉了。）

>>> from apihelper import info
>>> import __builtin__
>>> info(__builtin__, 20)
ArithmeticError      Base class for arithmetic errors.
AssertionError       Assertion failed.
AttributeError       Attribute not found.
EOFError             Read beyond end of file.
EnvironmentError     Base class for I/O related errors.
Exception            Common base class for all exceptions.
FloatingPointError   Floating point operation failed.
IOError              I/O operation failed.

[...snip...]

	Python 提供了很多出色的参考手册，你应该好好的精读一下所有 Python 提供的必备模块。对于其它大部分语言，你会发现自己要常常回头参考手册或者 man 页来提醒自己如何使用这些模块，但是 Python 不同于此，它很大程度上是自文档化的。