python dir和vars的区别

dir():默认打印当前模块的所有属性，如果传一个对象参数则打印当前对象的属性

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vars():默认打印当前模块的所有属性，如果传一个对象参数则打印当前对象的属性

vars():函数以字典形式返回参数中每个成员的当前值，如果vars函数没有带参数,那么它会返回包含当前局部命名空间中所有成员的当前值的一个字典。

help(vars)

Help on built-in function vars in module __builtin__:

vars(...)

vars([object]) - dictionary

Without arguments, equivalent to locals().

With an argument, equivalent to object.__dict__.

dir()和vars()的区别就是：dir()只打印属性，vars()则打印属性与属性的值。

python 截取指定字符前后的所有字符的函数

可以参考下面的代码：

#!/usr/bin/python

# encoding: utf-8

# filename: baiduzhidao.py

ln = "4564612131856+654654654654"

print ln.split("+")

#~ Result:

#~ python -u "baiduzhidao.py"

#~ ['4564612131856', '654654654654']

#~ Exit code: 0    Time: 0.052

Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言，设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

扩展资料：

python参考函数

vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示

locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示

globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示

type(obj) 查看一个obj的类型

isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance

issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类

参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）

python3 对象 |字典|json|yaml|字符串 相互转化

在研究 k8s 的yaml 配置文件的时候，我总担心自己一不小心 会写错，所以我向往 使用将对象 序列化 yaml 的形式，

其实 python object 可以 直接 转 yaml ，甚至也可以 直接 转成yaml文件！！！

这里 会经常用到几个 函数 vars() ast.

我们先尝试用最笨的方法 实现 object到yaml 的转化

在python对象 convert to dict 的形式，使用 vars()函数

然后 dict convert to json 使用 json.dumps(dict)函数

然后 json converte to yaml 使用 ya= yaml.load(json.dumps(dict)) 然后

再 yaml.safe_dump(ya,default_flow_style=False)

至此我们看到 从 python Object --- dict ---- json --- yaml 的转化

其中 obj dict json yaml 转 string ，只要 str()函数即可,或者 str(vars())结合

yaml 格式 写入到文件 ,需要注意的是， open()函数 的mode 一定要是 'w' ,不能是’wb', b代表是二进制写入

yaml 写入的是dict str，使用 ‘wb' 会报错，[yaml TypeError: a bytes-like object is required, not 'str']

【出现该错误往往是通过open()函数打开文本文件时，使用了‘rb’属性，如：fileHandle=open(filename,'rb'),则此时是通过二进制方式打开文件的，所以在后面处理时如果使用了str()函数，就会出现该错误，该错误不会再python2中出现。

具体解决方法有以下两种：

第一种，在open()函数中使用‘r’属性，即文本方式读取，而不是‘rb’,以二进制文件方式读取，可以直接解决问题。

第二种,在open()函数中使用‘rb’,可以在使用之前进行转换，有以下实例，来自： 】

其实 python object 可以 直接 转 yaml ，甚至也可以 直接 转成yaml文件！！！

比如我已经定义了一个 Dog python class,他有 好几个属性 并已经赋值初始化了

另外生成 yaml 对象

生成yaml文件

结果是

反过来 yaml ---- json --- 持久化 json 文件 indent=1属性是为了让 json 不以单行展示，而是展开

注意的是 python 的 dict 和set 很相似 ，都是 { }， set 里是list， dict 是键值对

【# set object is not JSON serializable [duplicate]

】

打开 demo.json

yaml --- dict

yaml --- python object

json -- dict

json.loads()

dict-- json

json.jumps()

str --- dict

newdict=dict(str)

json -- python object

一个python object无法直接与json转化，只能先将对象转化成dictionary，再转化成json；对json，也只能先转换成dictionary，再转化成object，通过实践，源码如下：

yaml -- python object

对yaml，也只能先转换成json ---dictionary，再转化成object，通过实践，源码如下：

dict -- -python object

python对象 默认都有一个 私有的属性 dict 取值 就是 object的 字典形式， 赋值就就可以给对象属性对应赋值

例如json 转 对象

对象 转 json

Python之dict(或对象)与json之间的互相转化

在Python语言中，json数据与dict字典以及对象之间的转化，是必不可少的操作。

dict字典转json数据

对象转json数据

json数据转成dict字典

json数据转成对象

json的load()与dump()方法的使用

dump()方法的使用

新闻名称：vars函数python python var函数
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