python中怎么获取一个对象的所有属性？-Python教程-PHP中文网

要获取Python对象的所有属性，常用方法是dir()和__dict__；dir()返回对象所有可访问的属性和方法（包括继承和特殊方法），适用于探索对象的完整接口；而__dict__仅包含实例自身的数据属性，不包含方法和类属性，适合查看实例状态。两者区别在于：dir()提供全面的成员列表，__dict__则聚焦实例的命名空间。若需过滤特殊属性或区分数据与方法，可结合getattr()和callable()进行判断；在继承场景中，dir()遵循MRO包含基类成员，__dict__仅显示实例自身属性。实际应用中，根据需求选择合适方法：dir()用于概览，__dict__用于序列化或调试实例数据。

python中怎么获取一个对象的所有属性？

在Python中，要获取一个对象的所有属性，最常用的方法是使用内置函数

dir()

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或直接访问对象的

__dict__

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属性。这两者各有侧重，

dir()

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更偏向于探索对象所有可访问的成员，包括方法和继承的属性，而

__dict__

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则主要关注实例自身的、非方法的数据属性。具体用哪个，得看你“所有属性”的定义是什么。

解决方案

当我们谈论获取Python对象的所有属性时，通常是在尝试理解一个对象能做什么，或者它内部存储了什么数据。这里有几种核心的策略，每种都有其适用场景和需要注意的地方。

首先，最直观且全面的工具是内置的

dir()

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函数。当你对一个对象调用

dir()

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时，它会返回一个包含该对象所有有效属性（包括方法、数据属性以及从其类和基类继承的属性）名称的列表。这对于快速概览一个对象的能力非常有用。例如：

class MyClass:
    class_attr = "I'm a class attribute"

    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

    def greet(self):
        return f"Hello, {self.name}!"

obj = MyClass("Alice", 100)
print(dir(obj))
# 结果会包含 'name', 'value', 'greet', 'class_attr' 以及大量内置的特殊方法（如__init__, __str__等）

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然而，如果你只对对象实例自身定义的那些数据属性感兴趣，而不是那些方法或者从类、父类继承下来的东西，那么访问对象的

__dict__

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属性会更直接。

__dict__

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是一个字典，存储了实例的命名空间，键是属性名，值是属性值。并非所有对象都有

__dict__

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(例如，某些内置类型就没有)，但对于我们自己定义的类实例，它通常是可用的。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

print(obj.__dict__)
# 结果通常是 {'name': 'Alice', 'value': 100}
# 注意：class_attr 和 greet 方法不会出现在这里，因为它们是类属性/方法，而不是实例属性。

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还有一个相关的内置函数

vars()

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，它在没有参数时返回当前作用域的

__dict__

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，当传入一个对象时，如果该对象有

__dict__

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属性，

vars(obj)

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会返回

obj.__dict__

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。所以，

vars(obj)

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基本上是

obj.__dict__

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的一个便捷别名，但它在处理没有

__dict__

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的对象时会抛出

TypeError

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。

print(vars(obj))
# 结果同 obj.__dict__： {'name': 'Alice', 'value': 100}

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在实际开发中，我发现

dir()

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适合探索未知对象，而

__dict__

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更适合在需要序列化对象状态或进行运行时修改实例数据时使用。

Python中dir()和dict有什么区别？

这个问题问得好，这是理解Python对象模型时一个非常核心的知识点。我个人在初学Python时也曾为此困惑，因为它们看起来都像是在列举属性，但结果却大相径庭。

最根本的区别在于它们的目的和范围。

dir()

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函数的设计初衷是提供一个“目录”或“索引”，列出对象所有可访问的成员。这意味着它不仅会包含对象实例自己定义的属性（比如

obj.name

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），还会包括：

方法： 无论是实例方法、类方法还是静态方法，只要能通过对象访问，
```
dir()
```
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都会列出。
继承的属性和方法： 对象从其类以及所有父类继承的属性和方法，
```
dir()
```
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也会一并呈现。
特殊方法（dunder methods）： 那些以双下划线开头和结尾的特殊方法，如
```
__init__
```
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,
```
__str__
```
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,
```
__add__
```
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等，它们定义了对象的行为，
```
dir()
```
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也会显示。

所以，

dir()

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给我们的是一个综合性的视图，告诉你这个对象“能做什么”和“拥有什么公共接口”。它背后的机制比较复杂，涉及到对象的

__dir__

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方法、类的

__dict__

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和父类的

__dict__

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等。

而

__dict__

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属性则是一个字典，它仅仅存储了对象实例自身的、非方法的数据属性。也就是说：

仅限实例属性： 只有那些直接通过
```
self.attribute = value
```
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形式在实例上创建或修改的属性才会出现在
```
__dict__
```
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中。
不包含方法： 方法是存储在类定义中的，而不是每个实例的
```
__dict__
```
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里。
不包含类属性： 如果类定义了一个
```
class_attr
```
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，除非你在实例上显式地给
```
obj.class_attr
```
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赋值（这会创建一个同名的实例属性并“遮蔽”类属性），否则它也不会出现在
```
__dict__
```
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中。
不包含继承的属性： 除非这些继承的属性在实例上被重新赋值。

举个例子可能更清晰：

class Parent:
    parent_attr = "From Parent"
    def parent_method(self): pass

class Child(Parent):
    child_attr = "From Child"
    def __init__(self, instance_attr):
        self.instance_attr = instance_attr
    def child_method(self): pass

c = Child("hello")

print("dir(c) 结果示例 (部分):")
for attr in dir(c):
    if not attr.startswith('__'): # 过滤掉特殊方法，让结果更清晰
        print(attr)
# 可能会输出：child_attr, instance_attr, parent_attr, child_method, parent_method 等

print("\nc.__dict__ 结果:")
print(c.__dict__)
# 输出: {'instance_attr': 'hello'}

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从这个例子可以看出，

dir(c)

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包含了

child_attr

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(类属性)、

parent_attr

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(继承的类属性)、

child_method

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(实例方法) 和

parent_method

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(继承的方法)，以及

instance_attr

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(实例属性)。而

c.__dict__

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则只有

instance_attr

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。这就像

dir()

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是一个图书馆的总目录，列出了所有书籍和房间；而

__dict__

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只是你个人书桌上放的书，仅此而已。

如何只获取对象的用户自定义属性，排除内置方法和特殊属性？

在很多实际场景中，我们可能并不想看到

dir()

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返回的那些冗长的内置特殊方法（比如

__init__

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__str__

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__add__

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等），或者那些仅仅是方法而不是数据属性的成员。我们更关心的是那些我们自己定义在类或实例上的“有意义”的属性。要实现这一点，我们需要对

dir()

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的结果进行一些过滤，或者结合

__dict__

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和

getattr()

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进行判断。

方法一：过滤

dir()

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的结果

这是最直接也最常用的方式。通常，用户自定义的属性和方法不会以双下划线开头和结尾（

__attr__

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形式）。所以，我们可以遍历

dir(obj)

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的结果，并排除掉那些符合“dunder”命名模式的项。

有道小P

有道小P，新一代AI全科学习助手，在学习中遇到任何问题都可以问我。

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class MyObject:
    class_data = 10
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.age = 30
    def say_hello(self):
        return f"Hello, {self.name}"

obj = MyObject("Bob")

user_defined_attrs = []
for attr_name in dir(obj):
    if not attr_name.startswith('__') and not attr_name.endswith('__'):
        user_defined_attrs.append(attr_name)

print("用户自定义属性 (不含dunder):", user_defined_attrs)
# 结果可能类似：['age', 'class_data', 'name', 'say_hello']

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这个列表里依然会包含方法，如果你只想获取数据属性，还需要进一步判断。

方法二：结合

getattr()

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判断是否可调用

如果你想进一步区分数据属性和方法，可以使用

getattr()

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获取属性本身，然后用

callable()

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函数来判断它是否是一个可调用的对象（即方法）。

class MyObject:
    class_data = 10
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.age = 30
    def say_hello(self):
        return f"Hello, {self.name}"

obj = MyObject("Bob")

data_attrs = []
methods = []

for attr_name in dir(obj):
    if not attr_name.startswith('__') and not attr_name.endswith('__'):
        attr_value = getattr(obj, attr_name)
        if callable(attr_value):
            methods.append(attr_name)
        else:
            data_attrs.append(attr_name)

print("用户自定义数据属性:", data_attrs)
# 结果可能类似：['age', 'class_data', 'name']
print("用户自定义方法:", methods)
# 结果可能类似：['say_hello']

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这种方法相对健壮，能清晰地将数据和行为分开。

方法三：利用

__dict__

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(主要用于实例数据)

如果你只关心实例上直接定义的数据属性，

__dict__

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是最直接的选择。它天然地排除了类属性、继承属性和方法。

class MyObject:
    class_data = 10
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.age = 30
    def say_hello(self):
        return f"Hello, {self.name}"

obj = MyObject("Bob")

instance_data_attrs = obj.__dict__.keys()
print("实例数据属性:", list(instance_data_attrs))
# 结果：['name', 'age']

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请注意，这种方法不会包含

class_data

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，因为它是一个类属性。如果你需要同时获取类属性和实例属性，那么方法二会更合适。选择哪种方法，完全取决于你对“用户自定义属性”的具体定义和需求。我个人在做对象序列化或者调试时，经常会用

obj.__dict__

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来快速查看实例的内部状态。

在继承和多态场景下，如何正确获取对象的属性？

继承和多态是面向对象编程的核心，它们使得代码更具复用性和灵活性。但在这种复杂的关系中，理解对象属性的来源和查找顺序变得尤为重要。正确获取属性，意味着你需要知道一个属性是来自实例本身、它的类、还是它的某个父类。

首先，

dir()

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在继承场景下表现得非常“智能”。当你对一个子类实例调用

dir()

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时，它会按照Python的方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）来查找所有可访问的属性和方法。这意味着它会自然地包含从所有基类继承下来的公共成员。

class Grandparent:
    grand_attr = "Grand"
    def grand_method(self): pass

class Parent(Grandparent):
    parent_attr = "Parent"
    def parent_method(self): pass

class Child(Parent):
    child_attr = "Child"
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def child_method(self): pass

c = Child("Charlie")

print("dir(c) 在继承场景下的结果 (部分):")
for attr in dir(c):
    if not attr.startswith('__') and not attr.endswith('__'):
        print(attr)
# 输出会包含：child_attr, parent_attr, grand_attr, name, child_method, parent_method, grand_method

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可以看到，

dir(c)

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自动收集了

Grandparent

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、

Parent

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和

Child

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类以及实例

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上的所有非特殊属性。这对于快速了解一个复杂继承体系下对象的全貌非常方便。

然而，

__dict__

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在继承场景下则显得“保守”得多。它只会显示那些直接在当前实例上设置的属性。这意味着，从父类继承的类属性或方法，如果没有在子类实例上被显式地重新赋值，就不会出现在子类实例的

__dict__

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中。

print("\nc.__dict__ 在继承场景下的结果:")
print(c.__dict__)
# 输出: {'name': 'Charlie'}

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这里的

c.__dict__

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只包含了

name

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，因为它是

Child

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类的

__init__

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方法中通过

self.name

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设置的实例属性。

child_attr

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、

parent_attr

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、

grand_attr

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等类属性以及所有方法都不会出现，因为它们是类级别的，不是实例级别的。

如果你需要明确知道一个属性是来自实例、类还是父类，或者想更细致地控制，

inspect

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模块会提供更强大的内省能力，比如

inspect.getmembers()

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。它允许你指定一个谓词（predicate）来过滤成员类型。

import inspect

class Grandparent:
    grand_attr = "Grand"
    def grand_method(self): pass

class Parent(Grandparent):
    parent_attr = "Parent"
    def parent_method(self): pass

class Child(Parent):
    child_attr = "Child"
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def child_method(self): pass

c = Child("David")

print("\n使用 inspect.getmembers 获取所有数据属性:")
# inspect.isdatadescriptor 检查是否是数据描述符（包括普通属性）
# inspect.ismethod 检查是否是方法
# inspect.isfunction 检查是否是函数 (对于类中的方法，它会是method)

# 获取所有非特殊的数据属性 (包括类属性和实例属性)
all_data_attrs = [name for name, value in inspect.getmembers(c, lambda member: not inspect.ismethod(member) and not inspect.isfunction(member) and not name.startswith('__'))]
print(all_data_attrs)
# 结果可能类似：['child_attr', 'grand_attr', 'name', 'parent_attr']

# 获取所有方法
all_methods = [name for name, value in inspect.getmembers(c, inspect.ismethod)]
print(all_methods)
# 结果可能类似：['child_method', 'grand_method', 'parent_method']

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