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。
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()
或直接访问对象的
__dict__
属性。这两者各有侧重，
dir()
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__
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()
函数。当你对一个对象调用
dir()
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）
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__
属性会更直接。
__dict__
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__
(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。
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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。
还有一个相关的内置函数
vars()
，它在没有参数时返回当前作用域的
__dict__
，当传入一个对象时，如果该对象有
__dict__
属性，
vars(obj)
会返回
obj.__dict__
。所以，
vars(obj)
基本上是
obj.__dict__
的一个便捷别名，但它在处理没有
__dict__
的对象时会抛出
TypeError
。
print(vars(obj))# 结果同 obj.__dict__： {'name': 'Alice', 'value': 100}
在实际开发中，我发现
dir()
适合探索未知对象，而
__dict__
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()
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
），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()
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()
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__
,
__str__
,
__add__
等，它们定义了对象的行为，
dir()
也会显示。
所以，
dir()
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__
方法、类的
__dict__
和父类的
__dict__
等。
而
__dict__
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
形式在实例上创建或修改的属性才会出现在
__dict__
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__
里。不包含类属性： 如果类定义了一个
class_attr
，除非你在实例上显式地给
obj.class_attr
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__
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): passclass Child(Parent): child_attr = "From Child" def __init__(self, instance_attr): self.instance_attr = instance_attr def child_method(self): passc = 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'}
从这个例子可以看出，
dir(c)
包含了
child_attr
(类属性)、
parent_attr
(继承的类属性)、
child_method
(实例方法) 和
parent_method
(继承的方法)，以及
instance_attr
(实例属性)。而
c.__dict__
则只有
instance_attr
。这就像
dir()
是一个图书馆的总目录，列出了所有书籍和房间；而
__dict__
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()
返回的那些冗长的内置特殊方法（比如
__init__
,
__str__
,
__add__
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()
的结果进行一些过滤，或者结合
__dict__
和
getattr()
进行判断。
方法一：过滤
dir()
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__
形式）。所以，我们可以遍历
dir(obj)
的结果，并排除掉那些符合“dunder”命名模式的项。
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']
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()
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()
获取属性本身，然后用
callable()
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']
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__
(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__
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']
请注意，这种方法不会包含
class_data
，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__
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()
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()
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): passclass Parent(Grandparent): parent_attr = "Parent" def parent_method(self): passclass Child(Parent): child_attr = "Child" def __init__(self, name): self.name = name def child_method(self): passc = 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
可以看到，
dir(c)
自动收集了
Grandparent
、
Parent
和
Child
类以及实例
c
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__
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__
中。
print("nc.__dict__ 在继承场景下的结果:")print(c.__dict__)# 输出: {'name': 'Charlie'}
这里的
c.__dict__
只包含了
name
，因为它是
Child
类的
__init__
方法中通过
self.name
设置的实例属性。
child_attr
、
parent_attr
、
grand_attr
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
模块会提供更强大的内省能力，比如
inspect.getmembers()
。它允许你指定一个谓词（predicate）来过滤成员类型。
import inspectclass Grandparent: grand_attr = "Grand" def grand_method(self): passclass Parent(Grandparent): parent_attr = "Parent" def parent_method(self): passclass Child(Parent): child_attr = "Child" def __init__(self, name): self.name = name def child_method(self): passc = 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']
inspect.getmembers()
结合不同的谓词，能让你在继承和多态的复杂结构中，更精确地筛选出你想要的属性类型。它会遍历MRO，所以能看到所有可访问的成员。
理解
dir()
和
__dict__
在继承链上的行为差异，对于调试、反射编程和元编程都至关重要。
dir()
给你一个高层次的“能见度”，而
__dict__
则揭示了实例最核心的、独有的状态。
inspect
模块则提供了更精细的控制，让你能像外科医生一样，精确地解剖对象的内部结构。在实践中，我通常会先用
dir()
快速摸清对象的大致轮廓，然后根据需要深入到
__dict__
或
inspect
模块来获取更具体的信息。
以上就是python中怎么获取一个对象的所有属性？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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