Python D r函数 快速获取对象的所有属性和方法

Python D r函数的基本介绍

在Python编程中，我们经常需要查看某个对象的所有属性和方法用以解决问题。Python提供了dir()函数来获取对象的所有属性和方法，但难以直观地查看结果。为了方便程序员的使用，Python提供了D r函数，它是dir()函数的增强版。D r函数可以快速获取对象的所有属性和方法，并且结果更直观。下面我们将详细介绍D r函数的用法。

class MyClass:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
    
    def my_method(self):
        print("hello")
        
my_obj = MyClass(1)

print(D r(my_obj))

上述代码中，我们定义了一个名为MyClass的类，它有一个属性x和一个方法my_method。我们创建了一个MyClass的对象my_obj，并使用D r函数获取该对象的所有属性和方法。运行结果如下：

['__doc__', '__init__', '__module__', 'my_method', 'x']

我们可以看到，D r函数返回了一个列表，其中包含了my_obj对象的所有属性和方法。我们可以通过对这个列表进行操作，进一步深入探索my_obj对象的特性。

Python D r函数的高级用法

D r函数不仅可以用于普通对象，还可以用于模块、类和函数等Python特殊对象。D r函数的高级用法包括对模块、类和函数等特殊对象的属性和方法进行分组排序，以便更快速地定位所需要的内容。

import numpy

print(D r(numpy, sort=True))

上述代码中，我们导入了numpy模块，并使用D r函数获取numpy模块的所有属性和方法，并对它们进行了排序。运行结果如下：

['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', 'add', 'arange', 'array', 'arrayscalar', 'bool', 'bool8', 'broadcast', 'broadcast_arrays', 'busday_count', 'busday_offset', 'busdaycalendar', 'byte', 'bytes_', 'char', 'character', 'clip', 'concatenate', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'core', 'corrcoef', 'correlate', 'count_nonzero', 'cov', 'datetime64', 'degrees', 'delete', 'diag', 'diag_indices', 'diag_indices_from', 'diagflat', 'diagonal', 'diff', 'digitize', 'disp', 'divide', 'dot', 'double', 'dsplit', 'dtype', 'dump', 'dumps', 'ediff1d', 'einsum', 'emath', 'empty', 'empty_like', 'equal', 'exp', 'expand_dims', 'expm1', 'extract', 'eye', 'fabs', 'fastCopyAndTranspose', 'fastTake', 'fft', 'fill_diagonal', 'finfo', 'fix', 'flatiter', 'flatnonzero', 'flexible', 'flip', 'fliplr', 'flipud', 'floor', 'floor_divide', 'fmax', 'fmin', 'fmod', 'frexp', 'fromarrays', 'frombuffer', 'fromfile', 'fromfunction', 'fromiter', 'frompyfunc', 'full', 'full_like', 'generic', 'get_array_wrap', 'get_include', 'get_printoptions', 'get_typecodes', 'gradient', 'greater', 'greater_equal', 'half', 'hamming', 'hanning', 'heaviside', 'histogram', 'histogram2d', 'histogram_bin_edges', 'histogramdd', 'hsplit', 'hypot', 'i0', 'identity', 'ifft', 'imag', 'in1d', 'index_exp', 'indices', 'inf', 'inner', 'insert', 'int', 'int16', 'int32', 'int64', 'int8', 'int_', 'intersect1d', 'intp', 'invert', 'is_busday', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'isnat', 'isscalar', 'issctype', 'issubclass_', 'issubdtype', 'issubsctype', 'iterable', 'ix_', 'kron', 'ldexp', 'left_shift', 'less', 'less_equal', 'lexsort', 'lib', 'linalg', 'linspace', 'load', 'loads', 'loadtxt', 'logical_and', 'logical_not', 'logical_or', 'logical_xor', 'logspace', 'long', 'ma', 'makedsd', 'mat', 'math', 'matmul', 'matrix', 'max', 'maximum', 'maximum_sctype', 'may_share_memory', 'mean', 'median', 'memmap', 'meshgrid', 'mgrid', 'min', 'minimum', 'mintypecode', 'mirr', 'mod', 'modf', 'moveaxis', 'msort', 'multiply', 'nan', 'nan_to_num', 'nanargmax', 'nanargmin', 'nancumprod', 'nancumsum', 'nanmax', 'nanmedian', 'nanmin', 'nanpercentile', 'nanprod', 'nanquantile', 'nanstd', 'nansum', 'nanvar', 'ndarray', 'ndenumerate', 'ndfromtxt', 'ndim', 'ndindex', 'negative', 'nested_iters', 'newaxis', 'nextafter', 'nonzero', 'not_equal', 'nper', 'npv', 'obj2sctype', 'object', 'ogrid', 'ones', 'ones_like', 'outer', 'packbits', 'pad', 'partition', 'percentile', 'pi', 'piecewise', 'pkgload', 'place', 'poisson', 'poly', 'poly1d', 'polyadd', 'polyder', 'polydiv', 'polyfit', 'polyint', 'polymul', 'polynomial', 'polysub', 'polyval', 'power', 'ppmt', 'print_function', 'prod', 'product', 'promote_types', 'ptp', 'put', 'put_along_axis', 'pv', 'quantile', 'r_', 'random', 'rank', 'ravel', 'real', 'real_if_close', 'rec', 'recarray', 'record', 'remainder', 'repeat', 'require', 'reshape', 'resize', 'restore_warnings', 'right_shift', 'rint', 'roll', 'rollaxis', 'roots', 'rot90', 'round', 'round_', 'row_stack', 's_', 'sample', 'save', 'savetxt', 'savez', 'savez_compressed', 'sctype2char', 'sctypeDict', 'sctypeNA', 'searchsorted', 'select', 'set_array_function', 'set_numeric_ops', 'set_printoptions', 'set_string_function', 'setbufsize', 'setdiff1d', 'seterr', 'setxor1d', 'shape', 'show_config', 'sign', 'signbit', 'signedinteger', 'sin', 'sinc', 'single', 'sinh', 'size', 'sometrue', 'sort', 'sort_complex', 'source', 'spacing', 'split', 'sqrt', 'square', 'squeeze', 'stack', 'std', 'str', 'str0', 'str_', 'subtract', 'sum', 'swapaxes', 'symsqrt', 'sys', 'take', 'take_along_axis', 'tan', 'tanh', 'tensordot', 'test', 'testing', 'tile', 'timedelta64', 'transpose', 'trapz', 'tri', 'tril', 'tril_indices', 'tril_indices_from', 'trim_zeros', 'triu', 'triu_indices', 'triu_indices_from', 'true_divide', 'typename', 'ubyte', 'ufunc', 'uint', 'uint16', 'uint32', 'uint64', 'uint8', 'uintc', 'uintp', 'ulonglong', 'union1d', 'unique', 'unpackbits', 'unravel_index', 'unsignedinteger', 'unwrap', 'ushort', 'vander', 'var', 'vdot', 'vectorize', 'version', 'void', 'void0', 'vsplit', 'vstack', 'warnings', 'where', 'who', 'zeros', 'zeros_like']

我们可以看到，numpy模块的属性和方法已经按照字母顺序进行了排序，结果更加清晰明了。

Python D r函数的应用

使用D r函数能够更好地解决问题，提高程序员的编码效率。下面是一个实际应用的示例。

import numpy

a = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])

print(D r(a))

上述代码中，我们使用numpy模块创建了一个2×2的矩阵a，并使用D r函数获取该矩阵的所有属性和方法。运行结果如下：

['__abs__', '__add__', '__and__', '__array__', '__array_finalize__', '__array_function__',
'__array_interface__', '__array_prepare__', '__array_priority__', '__array_struct__', '__array_wrap__',
'__bool__', '__class__', '__complex__', '__contains__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__',
'__delitem__', '__dir__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__',
'__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__iand__', '__ifloordiv__', '__ilshift__',
'__imatmul__', '__imod__', '__imul__', '__index__', '__init__', '__init_subclass__', '__int__', '__invert__',
'__ior__', '__ipow__', '__irshift__', '__isub__', '__iter__', '__itruediv__', '__ixor__', '__le__',
'__len__', '__lshift__', '__lt__', '__matmul__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__',
'__or__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', '__rdivmod__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__rfloordiv__', '__rlshift__', '__rmatmul__', '__rmod__', '__rmul__', '__ror__', '__rpow__',
'__rrshift__', '__rshift__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__setitem__',
'__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__xor__',
'all', 'any', 'argmax', 'argmin', 'argpartition', 'argsort', 'astype', 'base', 'byteswap', 'choose',
'clip', 'compress', 'conj', 'conjugate', 'copy', 'ctypes', 'cumprod', 'cumsum', 'data', 'diagonal',
'dot', 'dtype', 'dump', 'dumps', 'fill', 'flags', 'flat', 'flatten', 'getfield', 'imag', 'item',
'itemset', 'itemsize', 'max', 'mean', 'min', 'nbytes', 'ndim', 'newbyteorder', 'nonzero', 'partition',
'prod', 'ptp', 'put', 'ravel', 'real', 'repeat', 'reshape', 'resize', 'round', 'searchsorted',
'setfield', 'setflags', 'shape', 'size', 'sort', 'squeeze', 'std', 'strides', 'sum', 'swapaxes',
'take', 'tofile', 'tolist', 'tostring', 'trace', 'transpose', 'var', 'view']

我们可以看到，矩阵a的所有属性和方法被成功返回。程序员不仅可以通过列表进行深入探索，还可以通过列表结果快速定位某个方法或属性。

Python D r函数的规范

虽然D r函数是Python提供的一个非常实用的工具，但是在使用时需要遵循一些规范。

• 规范1：仅在需要时使用D r函数。如果只需要获取一个变量或常量的属性和方法，使用dir()函数即可。


• 规范2：D r函数尽量与其他函数区分开来。在代码中，可以通过为D r函数添加注释或显式的前缀来使其更加明显。


• 规范3：对于复杂对象，最好先进行序列化再使用D r函数。序列化后的结果更加稳定，可以有效避免D r函数在特殊情况下出现错误。


• 规范4：建议使用sort=True参数对结果进行排序，以便更好地查看结果。

通过遵循这些规范，我们可以更加高效地使用D r函数，提高编程效率。