‘壹’ python怎么获取网页上html dom element 对象
可以使用Python自带的HTMLParser模块解析HTML文档：
HTMLParser的核心模块是org.htmlparser.Parser类，这个类实际完成了对于HTML页面的分析工作。这个类有下面几个构造函数：
public Parser ();
public Parser (Lexer lexer, ParserFeedback fb);
public Parser (URLConnection connection, ParserFeedback fb) throws ParserException;
public Parser (String resource, ParserFeedback feedback) throws ParserException;
public Parser (String resource) throws ParserException;
public Parser (Lexer lexer);
public Parser (URLConnection connection) throws ParserException;
和一个静态类public static Parser createParser (String html, String charset);
‘贰’ python文件操作
我觉得要逐行的话最好这样写：
forlineinfo.readlines():
至于为什么直接fo可以迭代出每行，应该是open函数返回值的内部实现和返回值类型决定的（应该在c代码里，直接转open定义看不见实现细节）。
‘叁’ 用Python的类与对象
class Student():
def __init__(self,name,age,score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
def get_name(self):
return self.name
def get_age(self):
return self.age
def get_course(self):
return max(self.score)
st = Student('张三', 20, [150, 88, 100])
print(st.get_name())
print(st.get_age())
print(st.get_course())
‘肆’ python 获取列表元素有几种方式，常见的是哪种
Python中列表常见的方法有哪些？
Python列表定义:按特定顺序排列的元素组成。在Python中，用方括号[]来表示列表，并用逗号来分隔其中的元素。Python列表是编程中很常见的数据类型 。
列表是一种可修改的集合类型，其元素可以是数字、string等基本类型，也可以是列表、元组、字典等集合对象，甚至可以是自定义的类型。其定义方式如下：>>> nums = [1,2,3,4]>>> type(nums)>>> print nums[1, 2, 3, 4]>>> strs = ["hello","world"]>>> print strs['hello', 'world']>>> lst = [1,"hello",False,nums,strs]>>> type(lst)>>> print lst[1, 'hello', False, [1, 2, 3, 4], ['hello', 'world']]
下面我们来看一下列表中有哪些常见的方法：count():统计某个元素在列表中出现的次数。index():从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。append():在列表末尾添加新对象。extend():在列表末尾一次性追加另一个序列的多个值。insert():在列表的指定位置插入对象。pop():移除列表中的一个元素(默认最后一个元素)，并且返回该元素的值。remove():移除列表中某个值的第一个匹配项。reverse():将列表中的元素反向，不重新拷贝一个列表。reversed():将列表中的元素反向，重新拷贝一个列表。sort():将列表中的元素排序，不重新拷贝一个列表。sortd():将列表中的元素排序，重新拷贝一个列表。():浅拷贝，只是给原来的列表贴上了一个新标签，对于一个复杂对象的子对象并不会完全复制，如果有子列表，改变原来的值，新的拷贝对象也会改变。deep():深拷贝，将复杂对象的每一层复制一个单独的个体出来。就是完全拷贝。常见内置函数：max()、min()、sum()、len()、all()、any()、zip()、enumerate()由于文章篇幅有限，具体的代码，推荐大家看这篇文章：https://www.jianshu.com/p/da6e449f4c6a
‘伍’ 如何获取一个对象obj 的类型 python
内置type函数就可以返回对象的类型
type('hello')
#str
type(123)
#int
‘陆’ 在Python中用requests.get（）获取到的内容是什么类型的
#coding=utf-8
importrequests
url='http://www..com'
ret=requests.get(url)
print(type(ret))#返回类型<class'requests.models.Response'>
print(ret)#返回值:<Response[200]>
print(ret.text)#输出文本信息
print(ret.content)#以二进制输出
‘柒’ python3 怎么读取字节对象
1. python读取二进制文件
读取二进制文件并保存为Long型 (读取原文件通过UltraEdit查看16进制编码是“78 56 34 12”)
#以二进制的方式读取文件
#coding: UTF-8
fileData = open('/home/ubuntu/staff_sample.dat','rb')
#读取文件的前4个字节 #将读取的4个字节转换为long
data_id = struct.unpack("l",fileData.read(4))
print data_id
打印的结果是305419896。
‘捌’ python常见数据类型
一,python整数类型所表示的数据。
1,一般用以表示一类数值:所有正整数,0和负整数;
2,整型作为最常用的,频繁参与计算的数据类型，在python3.5中解释器会自动在内存中创建-5-3000之间的（包含5，不包含3000）整型对象，也就是说在该范围内,相等都是同一个已经创建好的整型对象。范围之外的即使相等也表示不同对象，该特性随python版本而改变，不要过于依赖。
3,bool型继承了int型，他是int的子类。
4,Python2中有长整型long，数值范围更大，在python3中已取消，所有整型统一由int表示。
5,参与所有数值计算，数学运算，科学计算。这也是所有编程语言都有的数据类型，因为编程语言生而需要模拟人的思维，借助数学方式，自动计算、更好的解决大量重复性的事务，因此数值类型、整数类型在编程语言中不可或缺。
6,支持二进制(0b\0B开头),十进制,八进制(0o\0O),十六进制(0x\0X)
二，python整数和浮点型支持常规的数值运算
整数和浮点数都可参与的运算：+ - * / %（取余） //（整除） **（幂）
Python字符型：
python字符型表示的数据：
python3支持Unicode编码，由字母、数字和符号组成的形式就叫字符串，更接近或者相同与人们文字符号表示，因此在信息表示和传递时它也是最受认可的形式。在程序编写中也是非常常用，对应的可操作的方法也很多，很有意思。
字符串不可被修改，可以拼接等方法创建新字符串对象；
支持分片和下标操作；a[2:]
支持+拼接，*重复操作和成员关系in/not in；
表示形式：用单引号双引号包含起来的符号；a = str(‘sdfsdfsdf’) 或 r’\t\nabcd’ 原始字符，Bytes：b’abcd’；
6,字符串属于不可变数据类型，内部机制为了节省空间，相同的两个字符串表示相同的一个对象。a = ‘python’ b = ‘python’ a is b :True
二, 字符串支持的运算方法
1,capitalize() :首字母大写后边的字母小写 a = ‘abcd’ b = a.capitalize() b:Abcd
2,casefold() lower():字母转换为全小写
3,center(width,fillchar) :居中，width填补的长度；fillchar添加的字符
a = a.center(10,’_’) //’____abcd____’ 默认无fillchar填充空格
4,count(sub,star,end) :字母计数：sub要查询的字符
5,encode(encoding=’utf-8’,errors=’strict’) 设置编码
Errors :设置错误类型
6,endswith(suffix,star,end) : 若以suffix结尾返回True
7，expandtabs(8) :设置字符串中tab按键符的空格长度：’\tabcde’
8,find(sub,star,end) : 返回指定范围内的字符串下标，未找到返回-1
9，index(sub,star,end) :返回指定范围字符串下标未找到抛出异常
10，isalnum() :判断字符串是否是字母或数字，或字母和数字组合
11，isalpha() :判断是否全是字母
12，isdecimal() :判断字符串是否是十进制数值
13，isdigit() :判断字符串是否是数字
14，isidentifier() :判断字符串中是否包含关键字
15，islower() :判断是否全小写
16，isnumeric() :判断全是数字
17，isspace() :判断是否是空格
18，isupper() 判断是否大写
19，istitle() :判断是否首字母大写
20，join(iterable) :把可迭代对象用字符串进行分割：a.join(‘123’)
21,ljust(width,fillchar);rjust() :左对齐右对齐
22, upper() :将字符串改为大写
23，split(sep=None,maxsplit=-1) :分割一个字符串，被选中字符在字符串中删除
‘ab1cd1efg’.split(‘1’) :[‘ab’,’cd’,’efg’]
三，字符串格式化：按照规格输出字符串
format(*args,**kwargs) :args位置参数，kwargs关键字参数
‘{0:.1f}’.format(123.468) :格式化参数，小数点后保留1位四舍五入
四，字符串操作符%
1，%s :格式化字符串 ‘abcd%sdef’%’dddd’
2，%d:格式化整数
3，%o格式化无符号八进制
4，%x格式化无符号十六进制
5，%f格式化定点数
6, %e: 科学计数法格式化定点数
7，%g 根据值大小自动选%f,%e
8, %G E X :大写形式
五，格式化辅助命令：
m.n :m最小总宽度，n小数点后位数：’%12.4f’%23456.789
六，转义字符：字符串前r避免转义：r’\nhello\thi’
\n:换行符
\t:横向制表符
\':'
\":"
\b:退格符
\r:回车
\v:纵向制表符
\f:换页符
\o,\x:八进制和十六进制
\0:空字符串
Python列表list
一，Python的列表list类型表示的数据：
Python列表在cpython中被解释为长度可变的数组，用其他对象组成的连续数组。
列表中元素可以是相同或不同的数据类型；
当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙，总是连续的。
Python中的列表是一个序列，也是一个容器类型
创建列表：a = []; b = [1,’python’]; c = list(); d = list((1,3,4,5))
支持切片操作list[start,stop,step]
python列表常用方法
1,append添加单个元素：list.append(object); //a.append(‘python’)
2,extend添加可迭代对象: list.extend(iterable); //a.extend(‘abcde’/[1,2,3])
3,insert 插入元素：list.insert(index,object): 在index下标前插入元素//a.insert(2,’python’)
4,clear 清空所有元素：list.clear() //a.clear()
5,pop 删除并返回一个元素：list.pop(index) //默认删除默认一个元素
remove 删除指定元素：list.remove(v) ,v元素不存在报错 //a.remove(‘c’)
7，count 返回这个值在列表中数量：list.count(value)
8, 浅拷贝一个新列表：list.()
9,sort:排序list.sort(reverse=False/True) :默认升序
排序函数：sorted(list)
10，reverse: 原地翻转：list.reverse()
11，index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：list.index(2,0,5)
列表元素访问：
下标访问：list[1]
For循环遍历
通过下标修改元素：list[2 ] = ‘hello’
列表常用运算符：
1,比较运算符：从第一个元素开始对比
2，+ 拼接一个新列表：l1+ l2
3, 重复操作符：* ,多个列表拼接
成员关系操作符：in/ not in
逻辑运算符：and not or
列表常用的排序方法：
冒泡排序；选择排序；快速排序；归并排序
Python元组tuple
一，Python元组tuple数据类型表示的数据：
元组是受到限制的、不可改变的列表；
可以是同构也可以是异构；
元组是序列类型、是可迭代对象，是容器类型。
元组的创建: a = (1,2,3)或a=1,2,3; b = tuple(); c = tuple(iterable)
支持切片操作tuple[start,stop,step]
二，python元组常用方法
1,index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：tuple.index(2,0,5)
2,count(value) ：值出现次数
三，支持运算：
1,比较运算符：从第一个元素开始对比
2，+ 拼接一个新元组：l1+ l2
3, 重复操作符：* ,多个元组拼接
4成员关系操作符：in/ not in
逻辑运算符：and not or
四，元组的访问
下标操作；
For循环遍历访问。
Python字典类型
一,Python字典dict表示的数据：{key:value}
可根据关键字：键快速索引到对应的值；
字典是映射类型，键值对一一对应关系，不是序列；
字典元素是无序的；
字典是可迭代对象，是容器类型；
字典的创建：k = {}; k1={‘keyword’:object}; k2 = dict();
K3 = dict(mapping); dict=(iterable)
二，字典的访问：
通过key：k[‘key’]
修改key对应的值：K[‘key’] = value
For循环遍历出来的是key；
For循环键值对：for I in d.items():
For 循环enumerate: for k,v in enumerate(k1):
In/not in 成员关系查询键不支持查值
三，字典常用方法
get(key,de):获取值：k.get(key,de) //若不存在则默认输出de
pop(k,de):删除一个键值对，不存在输出de，未设置报错；
keys() :返回字典所有key组成的序列：list(k.keys()) [1,2,3];
values():返回字典所有value组成的序列：list(k.values())
items():返回键值对组成的元组为元素的序列：（类set）list(k.items())
update(e):更新字典：e可是字典或两元素组成的单位元素序列：e=[(5,6),(7,8)];
k.update(e)
clear():清空字典；
popitem()删除某个键值对，若字典为空则报错
() :浅拷贝
10, fromkeys(iterable,value=None):从可迭代对象创建字典
{}.fromkeys([1,2,3]) -----{1:None,2:None,3:None}
11,setdefault(k,d=None) :若key不存在则生成一个键值对
k.setdefault(‘keyword’)
Python 集合set
集合表示的数据：
多个元素的无序组合，集合是无序的，集合元素是唯一的；
字典的键是由集合实现的；
集合是可迭代对象
集合创建：s = {1,2}; s1 = set(); s2 = set(iterable)
集合元素的访问：
For 循环将集合所有元素全部访问一遍，不重复
常用方法：
add(object):s.add(‘hi’) 向集合添加一个元素
pop() :弹栈，集合为空则报错：删除任意一个元素；
clear():清空集合，返回一个空集合对象；
remove(object):删除一个元素，不存在和报错：s.remove(‘hi’)
update(集合)：更新另一个集合，元素不存在则不更新；
() :浅拷贝
集合的运算：
交集：s1&s2;
差集,补集：s1-s2;
并集：s1|s2;
Issubset():判断是否是子集：s1.issubset(s2) s1是否s2的集合子集
Issuperset():判断是否是父集：s1.issuperset()
不可变集合：
Frozenset():返回一个空的不可变集合对象
Frozenset(iterable):
S = frozenset(iterable)
Python序列类型共同特性
一,序列类型共同特性
python序列类型有:str字符串,list列表,tuple元组
都支持下标索引，切片操作；
下标都是从0开始，都可通过下标进行访问；
拥有相同的操作符
二，支持的函数：
len(obj):返回对象长度；
list(iterable):将可迭代对象转为列表；
tuple(iterable):将可迭代对象转为元组；
str(ojb):将任何对象转为字符串形式；
max(iterable): python3中元素要是同类型，python2中元素可异构：max([‘a’,1])
min(iterable):和max类似；
sum(iterable,star=0),求可迭代对象和，默认star为0，元素不能为字符串
sorted(iterable,key=None,reverse=False)
s=[(‘a’,3),(‘b’,2),(‘c’,9)]
sorted(s,key=lambda s:s[1]) //按照数字排序
reversed(sequence):翻转序列，返回迭代器
enumerate(iterable):返回enumerate对象,其元素都是一个元组（下标，值）
zip（iter1,iter2）: zip([1,2],[3,4]) ----[(1,3),(2,4)]
序列类型的切片操作：
Slice:
L[index]; 访问某个元素；
L[1:4]; 区间
L[star:stop:step]; 设置步长取区间元素
‘玖’ Python如何通过字符或数字动态获取对象的名称或者属性
首先通过一个例子来看一下本文中可能用到的对象和相关概念。
#coding: UTF-8
import sys # 模块，sys指向这个模块对象
import inspect
def foo(): pass # 函数，foo指向这个函数对象
class Cat(object): # 类，Cat指向这个类对象
def __init__(self, name='kitty'):
self.name = name
def sayHi(self): # 实例方法，sayHi指向这个方法对象，使用类或实例.sayHi访问
print self.name, 'says Hi!' # 访问名为name的字段，使用实例.name访问
cat = Cat() # cat是Cat类的实例对象
print Cat.sayHi # 使用类名访问实例方法时，方法是未绑定的(unbound)
print cat.sayHi # 使用实例访问实例方法时，方法是绑定的(bound)
有时候我们会碰到这样的需求，需要执行对象的某个方法，或是需要对对象的某个字段赋值，而方法名或是字段名在编码代码时并不能确定，需要通过参数传递字符串的形式输入。举个具体的例子：当我们需要实现一个通用的DBM框架时，可能需要对数据对象的字段赋值，但我们无法预知用到这个框架的数据对象都有些什么字段，换言之，我们在写框架的时候需要通过某种机制访问未知的属性。
这个机制被称为反射（反过来让对象告诉我们他是什么），或是自省（让对象自己告诉我们他是什么，好吧我承认括号里是我瞎掰的- -#），用于实现在运行时获取未知对象的信息。反射是个很吓唬人的名词，听起来高深莫测，在一般的编程语言里反射相对其他概念来说稍显复杂，一般来说都是作为高级主题来讲；但在Python中反射非常简单，用起来几乎感觉不到与其他的代码有区别，使用反射获取到的函数和方法可以像平常一样加上括号直接调用，获取到类后可以直接构造实例；不过获取到的字段不能直接赋值，因为拿到的其实是另一个指向同一个地方的引用，赋值只能改变当前的这个引用而已。
1. 访问对象的属性
以下列出了几个内建方法，可以用来检查或是访问对象的属性。这些方法可以用于任意对象而不仅仅是例子中的Cat实例对象；Python中一切都是对象。
cat = Cat('kitty')
print cat.name # 访问实例属性
cat.sayHi() # 调用实例方法
print dir(cat) # 获取实例的属性名，以列表形式返回
if hasattr(cat, 'name'): # 检查实例是否有这个属性
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]):
调用这个方法将返回包含obj大多数属性名的列表（会有一些特殊的属性不包含在内）。obj的默认值是当前的模块对象。
hasattr(obj, attr):
这个方法用于检查obj是否有一个名为attr的值的属性，返回一个布尔值。
getattr(obj, attr):
调用这个方法将返回obj中名为attr值的属性的值，例如如果attr为'bar'，则返回obj.bar。
setattr(obj, attr, val):
调用这个方法将给obj的名为attr的值的属性赋值为val。例如如果attr为'bar'，则相当于obj.bar = val。
2. 访问对象的元数据
当你对一个你构造的对象使用dir()时，可能会发现列表中的很多属性并不是你定义的。这些属性一般保存了对象的元数据，比如类的__name__属性保存了类名。大部分这些属性都可以修改，不过改动它们意义并不是很大；修改其中某些属性如function.func_code还可能导致很难发现的问题，所以改改name什么的就好了，其他的属性不要在不了解后果的情况下修改。
接下来列出特定对象的一些特殊属性。另外，Python的文档中有提到部分属性不一定会一直提供，下文中将以红色的星号*标记，使用前你可以先打开解释器确认一下。
2.0. 准备工作：确定对象的类型
在types模块中定义了全部的Python内置类型，结合内置方法isinstance()就可以确定对象的具体类型了。
isinstance(object, classinfo):
检查object是不是classinfo中列举出的类型，返回布尔值。classinfo可以是一个具体的类型，也可以是多个类型的元组或列表。
types模块中仅仅定义了类型，而inspect模块中封装了很多检查类型的方法，比直接使用types模块更为轻松，所以这里不给出关于types的更多介绍，如有需要可以直接查看types模块的文档说明。本文第3节中介绍了inspect模块。
2.1. 模块(mole)
__doc__: 文档字符串。如果模块没有文档，这个值是None。
*__name__: 始终是定义时的模块名；即使你使用import .. as 为它取了别名，或是赋值给了另一个变量名。
*__dict__: 包含了模块里可用的属性名-属性的字典；也就是可以使用模块名.属性名访问的对象。
__file__: 包含了该模块的文件路径。需要注意的是内建的模块没有这个属性，访问它会抛出异常！
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. 类(class)
__doc__: 文档字符串。如果类没有文档，这个值是None。
*__name__: 始终是定义时的类名。
*__dict__: 包含了类里可用的属性名-属性的字典；也就是可以使用类名.属性名访问的对象。
__mole__: 包含该类的定义的模块名；需要注意，是字符串形式的模块名而不是模块对象。
*__bases__: 直接父类对象的元组；但不包含继承树更上层的其他类，比如父类的父类。
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. 实例(instance)
实例是指类实例化以后的对象。
*__dict__: 包含了可用的属性名-属性字典。
*__class__: 该实例的类对象。对于类Cat，cat.__class__ == Cat 为 True。
print cat.__dict__
print cat.__class__
print cat.__class__ == Cat # True
2.4. 内建函数和方法(built-in functions and methods)
根据定义，内建的(built-in)模块是指使用C写的模块，可以通过sys模块的builtin_mole_names字段查看都有哪些模块是内建的。这些模块中的函数和方法可以使用的属性比较少，不过一般也不需要在代码中查看它们的信息。
__doc__: 函数或方法的文档。
__name__: 函数或方法定义时的名字。
__self__: 仅方法可用，如果是绑定的(bound)，则指向调用该方法的类（如果是类方法）或实例（如果是实例方法），否则为None。
*__mole__: 函数或方法所在的模块名。
2.5. 函数(function)
这里特指非内建的函数。注意，在类中使用def定义的是方法，方法与函数虽然有相似的行为，但它们是不同的概念。
__doc__: 函数的文档；另外也可以用属性名func_doc。
__name__: 函数定义时的函数名；另外也可以用属性名func_name。
*__mole__: 包含该函数定义的模块名；同样注意，是模块名而不是模块对象。
*__dict__: 函数的可用属性；另外也可以用属性名func_dict。
不要忘了函数也是对象，可以使用函数.属性名访问属性（赋值时如果属性不存在将新增一个），或使用内置函数has/get/setattr()访问。不过，在函数中保存属性的意义并不大。
func_defaults: 这个属性保存了函数的参数默认值元组；因为默认值总是靠后的参数才有，所以不使用字典的形式也是可以与参数对应上的。
func_code: 这个属性指向一个该函数对应的code对象，code对象中定义了其他的一些特殊属性，将在下文中另外介绍。
func_globals: 这个属性指向当前的全局命名空间而不是定义函数时的全局命名空间，用处不大，并且是只读的。
*func_closure: 这个属性仅当函数是一个闭包时有效，指向一个保存了所引用到的外部函数的变量cell的元组，如果该函数不是一个内部函数，则始终为None。这个属性也是只读的。
下面的代码演示了func_closure：
#coding: UTF-8
def foo():
n = 1
def bar():
print n # 引用非全局的外部变量n，构造一个闭包
n = 2
return bar
closure = foo()
print closure.func_closure
# 使用dir()得知cell对象有一个cell_contents属性可以获得值
print closure.func_closure[0].cell_contents # 2
由这个例子可以看到，遇到未知的对象使用dir()是一个很好的主意 ：）
2.6. 方法(method)
方法虽然不是函数，但可以理解为在函数外面加了一层外壳；拿到方法里实际的函数以后，就可以使用2.5节的属性了。
__doc__: 与函数相同。
__name__: 与函数相同。
*__mole__: 与函数相同。
im_func: 使用这个属性可以拿到方法里实际的函数对象的引用。另外如果是2.6以上的版本，还可以使用属性名__func__。
im_self: 如果是绑定的(bound)，则指向调用该方法的类（如果是类方法）或实例（如果是实例方法），否则为None。如果是2.6以上的版本，还可以使用属性名__self__。
im_class: 实际调用该方法的类，或实际调用该方法的实例的类。注意不是方法的定义所在的类，如果有继承关系的话。
im = cat.sayHi
print im.im_func
print im.im_self # cat
print im.im_class # Cat
这里讨论的是一般的实例方法，另外还有两种特殊的方法分别是类方法(classmethod)和静态方法(staticmethod)。类方法还是方法，不过因为需要使用类名调用，所以他始终是绑定的；而静态方法可以看成是在类的命名空间里的函数（需要使用类名调用的函数），它只能使用函数的属性，不能使用方法的属性。
2.7. 生成器(generator)
生成器是调用一个生成器函数(generator function)返回的对象，多用于集合对象的迭代。
__iter__: 仅仅是一个可迭代的标记。
gi_code: 生成器对应的code对象。
gi_frame: 生成器对应的frame对象。
gi_running: 生成器函数是否在执行。生成器函数在yield以后、执行yield的下一行代码前处于frozen状态，此时这个属性的值为0。
next|close|send|throw: 这是几个可调用的方法，并不包含元数据信息，如何使用可以查看生成器的相关文档。
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
接下来讨论的是几个不常用到的内置对象类型。这些类型在正常的编码过程中应该很少接触，除非你正在自己实现一个解释器或开发环境之类。所以这里只列出一部分属性，如果需要一份完整的属性表或想进一步了解，可以查看文末列出的参考文档。
2.8. 代码块(code)
代码块可以由类源代码、函数源代码或是一个简单的语句代码编译得到。这里我们只考虑它指代一个函数时的情况；2.5节中我们曾提到可以使用函数的func_code属性获取到它。code的属性全部是只读的。
co_argcount: 普通参数的总数，不包括*参数和**参数。
co_names: 所有的参数名（包括*参数和**参数）和局部变量名的元组。
co_varnames: 所有的局部变量名的元组。
co_filename: 源代码所在的文件名。
co_flags: 这是一个数值，每一个二进制位都包含了特定信息。较关注的是0b100(0×4)和0b1000(0×8)，如果co_flags & 0b100 != 0，说明使用了*args参数；如果co_flags & 0b1000 != 0，说明使用了**kwargs参数。另外，如果co_flags & 0b100000(0×20) != 0，则说明这是一个生成器函数(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. 栈帧(frame)
栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧。函数没有属性可以获取它，因为它在函数调用时才会产生，而生成器则是由函数调用返回的，所以有属性指向栈帧。想要获得某个函数相关的栈帧，则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取。你可以使用sys模块的_getframe()函数、或inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧。这里列出来的属性全部是只读的。
f_back: 调用栈的前一帧。
f_code: 栈帧对应的code对象。
f_locals: 用在当前栈帧时与内建函数locals()相同，但你可以先获取其他帧然后使用这个属性获取那个帧的locals()。
f_globals: 用在当前栈帧时与内建函数globals()相同，但你可以先获取其他帧……。
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. 追踪(traceback)
追踪是在出现异常时用于回溯的对象，与栈帧相反。由于异常时才会构建，而异常未捕获时会一直向外层栈帧抛出，所以需要使用try才能见到这个对象。你可以使用sys模块的exc_info()函数获得它，这个函数返回一个元组，元素分别是异常类型、异常对象、追踪。traceback的属性全部是只读的。
tb_next: 追踪的下一个追踪对象。
tb_frame: 当前追踪对应的栈帧。
tb_lineno: 当前追踪的行号。
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" 的行号
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3. 使用inspect模块
inspect模块提供了一系列函数用于帮助使用自省。下面仅列出较常用的一些函数，想获得全部的函数资料可以查看inspect模块的文档。
3.1. 检查对象类型
is{mole|class|function|method|builtin}(obj):
检查对象是否为模块、类、函数、方法、内建函数或方法。
isroutine(obj):
用于检查对象是否为函数、方法、内建函数或方法等等可调用类型。用这个方法会比多个is*()更方便，不过它的实现仍然是用了多个is*()。
im = cat.sayHi
if inspect.isroutine(im):
im()
对于实现了__call__的类实例，这个方法会返回False。如果目的是只要可以直接调用就需要是True的话，不妨使用isinstance(obj, collections.Callable)这种形式。我也不知道为什么Callable会在collections模块中，抱歉！我猜大概是因为collections模块中包含了很多其他的ABC(Abstract Base Class)的缘故吧：）
3.2. 获取对象信息
getmembers(object[, predicate]):
这个方法是dir()的扩展版，它会将dir()找到的名字对应的属性一并返回，形如[(name, value), ...]。另外，predicate是一个方法的引用，如果指定，则应当接受value作为参数并返回一个布尔值，如果为False，相应的属性将不会返回。使用is*作为第二个参数可以过滤出指定类型的属性。
getmole(object):
还在为第2节中的__mole__属性只返回字符串而遗憾吗？这个方法一定可以满足你，它返回object的定义所在的模块对象。
get{file|sourcefile}(object):
获取object的定义所在的模块的文件名|源代码文件名（如果没有则返回None）。用于内建的对象（内建模块、类、函数、方法）上时会抛出TypeError异常。
get{source|sourcelines}(object):
获取object的定义的源代码，以字符串|字符串行表返回。代码无法访问时会抛出IOError异常。只能用于mole/class/function/method/code/frame/traceack对象。
getargspec(func):
仅用于方法，获取方法声明的参数，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 默认值元组)。如果没有值，将是空列表和3个None。如果是2.6以上版本，将返回一个命名元组(Named Tuple)，即除了索引外还可以使用属性名访问元组中的元素。
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):
仅用于栈帧，获取栈帧中保存的该次函数调用的参数值，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 帧的locals())。如果是2.6以上版本，将返回一个命名元组(Named Tuple)，即除了索引外还可以使用属性名访问元组中的元素。
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调用该方法时各参数对应的值的字典。这个方法仅在2.7版本中才有。
getmro(cls):
返回一个类型元组，查找类属性时按照这个元组中的顺序。如果是新式类，与cls.__mro__结果一样。但旧式类没有__mro__这个属性，直接使用这个属性会报异常，所以这个方法还是有它的价值的。
print inspect.getmro(Cat)
#(<class '__main__.Cat'>, <type 'object'>)
print Cat.__mro__
#(<class '__main__.Cat'>, <type 'object'>)
‘拾’ Python获取指定内存地址中的对象
你找一找这个库，rpyc。这个东西是目前RPC方面最好用的一个东西了。比我以前接触学习的分布式对象系统更好用。 其实python这个东西，因为是脚本，所以做分布式对象特别容易。主要是做好系列化与反系列化就可以了。
此外rpc-xml也是常用的一个方法。
如果你对需求理解深，通常不会选择分布式对象，而是自己定制数据结构，传输协议，序列化与反序列化。这样才能实现高效，可扩展性。
你在一个进程中创建一个对象，可以使用python自带的系列化模块pickle进行转换。然后传递到另一个进程中，再反序列化就可以实现。操作完成后，再传递回来。这就是原理。
如果使用指定内存地址也是可以的。可以设计一个共享内存，然后通过numpy这个模块进行内存与对象的转换。其它的就不多说了。 当然你也可以自己设计序列化与反序列化模块。
通常复杂的对象效率低。整型固定长度数组是最快的。