Исследование объекта.

Даже самые примитивные объекты в языке программирования Python имеют возможности, общие для всех объектов: можно получить их уникальный идентификатор (с помощью функции id()), представление в виде строки — даже в двух вариантах (функции str() и repr()); можно узнать атрибуты объекта с помощью встроенной функции dir() и во многих случаях пользоваться атрибутом __dict__ для доступа к словарю имен объекта. Также можно узнать, сколько других объектов ссылается на данный с помощью функции sys.getrefcount(). Есть еще сборка мусора, которая применяется для освобождения памяти от объектов, которые более не используются, но имеют ссылки друг на друга (циклические ссылки). Сборкой мусора (garbage collection) можно управлять из модуля gc.

Все это подчеркивает тот факт, что объекты в Python существуют не сами по себе, а являются частью системы: они и их отношения строго учитываются интерпретатором.

Сразу же следует оговориться, что Python имеет две стороны интроспекции: «официальную», которую поддерживает описание языка и многие его реализации, и «неофициальную», которая использует особенности той или иной реализации. С помощью «официальных» средств интроспекции можно получить информацию о принадлежности объекта тому или иному классу (функция type()), проверить принадлежность экземпляра классу ( isinstance()), отношение наследования между классами ( issubclass()), а также получить информацию, о которой говорилось чуть выше. Это как бы приборная доска машины. С помощью «неофициальной» интроспекции (это то, что под капотом) можно получить доступ к чему угодно: к текущему фрейму исполнения и стеку, к байт-коду функции, к некоторым механизмам интерпретатора (от загрузки модулей до полного контроля над внутренней средой исполнения). Сразу же стоит сказать, что этот механизм следует рассматривать (и тем более вносить изменения) очень деликатно: разработчики языка не гарантируют постоянство этих механизмов от версии к версии, а некоторые полезные модули используют эти механизмы для своих целей. Например, упомянутый ранее ускоритель выполнения Python–кода psyco очень серьезно вмешивается во фреймы исполнения, заменяя их своими объектами. Кроме того, разные реализации Python могут иметь совсем другие внутренние механизмы.

Сказанное стоит подкрепить примерами.

В первом примере исследуется объект с помощью «официальных» средств. В качестве объекта выбрана обычная строка:

>>> s = "abcd".

>>> dir(s).

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__',

'__eq__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__',

'__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__',

'__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__',

'__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__',

'__str__', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode',

'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'index', 'isalnum', 'isalpha',

'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust',

'lower', 'lstrip', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rstrip',

'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title',

'translate', 'upper', 'zfill'].

>>> id(s).

1075718400.

>>> print str(s).

Abcd.

>>> print repr(s).

'abcd'.

>>> type(s).

<type 'str'>

>>> isinstance(s, basestring).

True.

>>> isinstance(s, int).

False.

>>> issubclass(str, basestring).

True.

«Неофициальные» средства интроспекции в основном работают в области представления объектов в среде интерпретатора. Ниже будет рассмотрено, как главная (на настоящий момент) реализация Python может дать информацию об определенной пользователем функции:

>>> def f(x, y=0):

...  """Function f(x, y)""".

...  global s.

...  return t + x + y.

...

>>> f.secure = 1     # присваивается дополнительный атрибут.

>>> f.func_name      # имя.

'f'.

>>> f.func_doc       # строка документации.

'Function f(x, y)'.

>>> f.func_defaults  # значения по умолчанию.

(0,).

>>> f.func_dict      # словарь атрибутов функции.

{'secure': 1}.

>>> co = f.func_code # кодовый объект.

>>> co.

<code object f at 0x401ec7e0, file "<stdin>", line 1>

Кодовые объекты имеют свои атрибуты:

>>> co.co_code # байт-код.

't\x00\x00|\x00\x00\x17|\x01\x00\x17Sd\x01\x00S'.

>>> co.co_argcount # число аргументов.

2.

>>> co.co_varnames # имена переменных.

('x', 'y').

>>> co.co_consts   # константы.

(None,).

>>> co.co_names    # локальные имена.

('t', 'x', 'y').

>>> co.co_name     # имя блока кода (в нашем случае - имя функции).

'f'.

И так далее. Более правильно использовать для получения всех этих сведений модуль inspect.

Модуль inspect.

Основное назначение модуля inspect — давать приложению информацию о модулях, классах, функциях, трассировочных объектах, фреймах исполнения и кодовых объектах. Именно модуль inspect позволяет заглянуть «на кухню» интерпретатора Python.

Модуль имеет функции для проверки принадлежности объектов различным типам, с которыми он работает:

Функция	Проверяемый тип
inspect.isbuiltin	Встроенная функция
inspect.isclass	Класс
inspect.iscode	Код
inspect.isdatadescriptor	Описатель данных
inspect.isframe	Фрейм
inspect.isfunction	Функция
inspect.ismethod	Метод
inspect.ismethoddescriptor	Описатель метода
inspect.ismodule	Модуль
inspect.isroutine	Функция или метод
inspect.istraceback	Трассировочный объект

Пример:

>>> import inspect.

>>> inspect.isbuiltin(len).

True.

>>> inspect.isroutine(lambda x: x+1).

True.

>>> inspect.ismethod(''.split).

False.

>>> inspect.isroutine(''.split).

True.

>>> inspect.isbuiltin(''.split).

True.

Объект типа модуль появляется в Python–программе благодаря операции импорта. Для получения информации о модуле имеются некоторые функции, а объект–модуль обладает определенными атрибутами, как продемонстрировано ниже:

>>> import inspect.

>>> inspect.ismodule(inspect).

True.

>>> inspect.getmoduleinfo('/usr/local/lib/python2.3/inspect.pyc').

('inspect', '.pyc', 'rb', 2).

>>> inspect.getmodulename('/usr/local/lib/python2.3/inspect.pyc').

'inspect'.

>>> inspect.__name__

'inspect'.

>>> inspect.__dict__

...

>>> inspect.__doc__

...Get useful information from live Python objects.\n\nThis module encapsulates.

....

Интересны некоторые функции, которые предоставляют информацию об исходном коде объектов:

>>> import inspect.

>>> inspect.getsourcefile(inspect)   # имя файла исходного кода.

'/usr/local/lib/python2.3/inspect.py'.

>>> inspect.getabsfile(inspect)      # абсолютный путь к файлу.

'/usr/local/lib/python2.3/inspect.py'.

>>> print inspect.getfile(inspect)   # файл кода модуля.

/usr/local/lib/python2.3/inspect.pyc.

>>> print inspect.getsource(inspect) # исходный текст модуля (в виде строки).

# -*- coding: iso–8859–1 -*- ""...Get useful information from live Python objects.

...

>>> import smtplib.

>>> # Комментарий непосредственно перед определением объекта:

>>> inspect.getcomments(smtplib.SMTPException).

'# Exception classes used by this module.\n'.

>>> # Теперь берем строку документирования:

>>> inspect.getdoc(smtplib.SMTPException).

'Base class for all exceptions raised by this module.'.

С помощью модуля inspect можно узнать состав аргументов некоторой функции с помощью функции inspect.getargspec():

>>> import inspect.

>>> def f(x, y=1, z=2):

... return x + y + z.

...

>>> def g(x, *v, **z):

... return x.

...

>>> print inspect.getargspec(f).

(['x', 'y', 'z'], None, None, (1, 2)).

>>> print inspect.getargspec(g).

(['x'], 'v', 'z', None).

Возвращаемый кортеж содержит список аргументов (кроме специальных), затем следуют имена аргументов для списка позиционных аргументов ( *) и списка именованных аргументов ( **), после чего — список значений по умолчанию для последних позиционных аргументов. Первый аргумент–список может содержать вложенные списки, отражая структуру аргументов:

>>> def f((x1,y1), (x2,y2)):

... return 1.

...

>>> print inspect.getargspec(f).

([['x1', 'y1'], ['x2', 'y2']], None, None, None).

Классы (как вы помните) — тоже объекты, и о них можно кое–что узнать:

>>> import smtplib.

>>> s = smtplib.SMTP.

>>> s.__module__ # модуль, в котором был определен объект.

'smtplib'.

>>> inspect.getmodule(s) # можно догадаться о происхождении объекта.

<module 'smtplib' from '/usr/local/lib/python2.3/smtplib.pyc'>

Для визуализации дерева классов может быть полезна функция inspect.getclasstree(). Она возвращает иерархически выстроенный в соответствии с наследованием список вложенных списков классов, указанных в списке–параметре. В следующем примере на основе списка всех встроенных классов–исключений создается дерево их зависимостей по наследованию:

Import inspect, exceptions.

Def formattree(tree, level=0):

 """Вывод дерева наследований.

 tree — дерево, подготовленное с помощью inspect.getclasstree(),

 которое представлено списком вложенных списков и кортежей.

 В кортеже entry первый элемент — класс, а второй — кортеж с его.

 базовыми классами. Иначе entry — вложенный список.

 level — уровень отступов.

 """.

 for entry in tree:

  if type(entry) is type(()):

   c, bases = entry.

   print level * " ", c.__name__, \

    "(" + ", ".join([b.__name__ for b in bases]) + ")".

  elif type(entry) is type([]):

   formattree(entry, level+1).

V = exceptions.__dict__.values().

Exc_list = [e for e in v.

If inspect.isclass(e) and issubclass(e, Exception)].

Formattree(inspect.getclasstree(exc_list)).

С помощью функции inspect.currentframe() можно получить текущий фрейм исполнения. Атрибуты фрейма исполнения дают информацию о блоке кода, исполняющегося в точке вызова метода. При вызове функции (и в некоторых других ситуациях) на стек кладется соответствующий этому фрейму блок кода. При возврате из функции текущим становится фрейм, хранившийся в стеке. Фрейм содержит контекст выполнения кода: пространства имен и некоторые другие данные. Получить эти данные можно через атрибуты фреймового объекта:

Import inspect.

Def f():

 fr = inspect.currentframe().

 for a in dir(fr):

  if a[:2] != "__":

   print a, ":", str(getattr(fr, a))[:70].

F().

В результате получается.

F_back : <frame object at 0x812383c>

F_builtins : {'help': Type help() for interactive help, or help(object) for help ab.

F_code : <code object f at 0x401d83a0, file "<stdin>", line 11>

F_exc_traceback : None.

F_exc_type : None.

F_exc_value : None.

F_globals : {'f': <function f at 0x401e0454>, '__builtins__': <module '__builtin__

F_lasti : 68.

F_lineno : 16.

F_locals : {'a': 'f_locals', 'fr': <frame object at 0x813c34c>}.

F_restricted : 0.

F_trace : None.

Здесь f_back — предыдущий фрейм исполнения (вызвавший данный фрейм), f_builtins — пространство встроенных имен, как его видно из данного фрейма, f_globals — пространство глобальных имен, f_locals — пространство локальных имен, f_code — кодовый объект (в данном случае — байт-код функции f()), f_lasti — индекс последней выполнявшейся инструкции байт-кода, f_trace — функция трассировки для данного фрейма (или None), f_lineno — текущая строка исходного кода, f_restricted — признак выполнения в ограничительном режиме.

Получить информацию о стеке интерпретатора можно с помощью функции inspect.stack(). Она возвращает список кортежей, в которых есть следующие элементы:

(фрейм–объект, имя_файла, строка_в_файле, имя_функции,

Список_строк_исходного_кода, номер_строки_в_коде).

Трассировочные объекты также играют важную роль в интроспективных возможностях языка Python: с их помощью можно отследить место возбуждения исключения и обработать его требуемым образом. Для работы с трассировками предусмотрен даже специальный модуль — traceback.

Трассировочный объект представляет содержимое стека исполнения от места возбуждения исключения до места его обработки. В обработчике исключений связанный с исключением трассировочный объект доступен посредством функции sys.exc_info() (это третий элемент возвращаемого данной функцией кортежа).

Трассировочный объект имеет следующие атрибуты:

•  tb_frame Фрейм исполнения текущего уровня.

•  tb_lineno и tb_lasti Номер строки и инструкции, где было возбуждено исключение.

•  tb_next Следующий уровень стека (другой трассировочный объект).

Одно из наиболее частых применений модуля traceback — «мягкая» обработка исключений с выводом отладочной информации в удобном виде (в лог, на стандартный вывод ошибок и т.п.):

#!/usr/bin/python.

Def dbg_except():

 """Функция для отладки операторов try–except""".

 import traceback, sys, string.

 print sys.exc_info().

 print " ".join(traceback.format_exception(*sys.exc_info())).

Def bad_func2():

 raise StandardError.

Def bad_func():

 bad_func2().

Try:

 bad_func().

Except:

 dbg_except().

В результате получается примерно следующее:

(<class exceptions.StandardError at 0x4019729c>,

<exceptions.StandardError instance at 0x401df2cc>,

<traceback object at 0x401dcb1c>).

Traceback (most recent call last):

 File "pr143.py", line 17, in ?

  bad_func().

 File "pr143.py", line 14, in bad_func.

  bad_func2().

 File "pr143.py", line 11, in bad_func2.

  raise StandardError.

StandardError.

Функция sys.exc_info() дает кортеж с информацией о возбужденном исключении (класс исключения, объект исключения и трассировочный объект). Элементы этого кортежа передаются как параметры функции traceback.format_exception(), которая и печатает информацию об исключении в уже знакомой форме. Модуль traceback содержит и другие функции (о них можно узнать из документации), которые помогают форматировать те или иные части информации об исключении.

Разумеется, это еще не все возможности модуля inspect и свойств интроспекции в Python, а лишь наиболее интересные функции и атрибуты. Подробнее можно прочитать в документации или даже в исходном коде модулей стандартной библиотеки Python.