Список атрибутов объекта: функции dir, vars и другие инструменты Python

Расширенные примеры получения атрибутов объекта

Рекурсивный обход атрибутов с исключением служебных

Иногда требуется собрать все атрибуты объекта, включая вложенные. Следующая функция рекурсивно обходит атрибуты, игнорируя служебные (начинающиеся с подчеркивания) и основные встроенные типы.

def deep_attrs(obj, max_depth=2):
    """Рекурсивно собирает атрибуты объекта."""
    result = {}
    if max_depth <= 0:
        return result
    for name in dir(obj):
        if name.startswith('_'):
            continue
        try:
            value = getattr(obj, name)
        except (AttributeError, TypeError):
            continue
        if hasattr(value, '__dict__') or hasattr(value, '__slots__'):
            result[name] = deep_attrs(value, max_depth - 1)
        else:
            result[name] = repr(value)
    return result

class Config:
    host = 'localhost'
    port = 8080

class App:
    def __init__(self):
        self.config = Config()
        self.name = 'MyApp'

a = App()
import pprint
pprint.pprint(deep_attrs(a))

{'config': {'host': "'localhost'", 'port': '8080'},
 'name': "'MyApp'"}

Получение только свойств (properties) с помощью inspect

Свойства (дескрипторы) не отображаются в __dict__ экземпляра, но их можно найти через класс.

import inspect

class Temperature:
    def __init__(self, celsius):
        self._celsius = celsius
    
    @property
    def fahrenheit(self):
        return self._celsius * 9/5 + 32
    
    @property
    def kelvin(self):
        return self._celsius + 273.15

obj = Temperature(100)
# Получаем свойства из класса
properties = inspect.getmembers(type(obj), predicate=lambda x: isinstance(x, property))
print(properties)
# [('fahrenheit', ), ('kelvin', )]

[('fahrenheit', ), ('kelvin', )]

Фильтрация атрибутов по типу значения (строки, числа, кастомные объекты)

from typing import get_type_hints

class User:
    def __init__(self, username, age):
        self.username = username
        self.age = age
        self._id = 1

user = User('ivan', 25)
# Получаем только атрибуты со значениями строкового типа
str_attrs = {k: v for k, v in vars(user).items() if isinstance(v, str)}
print(str_attrs)
# {'username': 'ivan'}

{'username': 'ivan'}

Использование __slots__ и получение атрибутов для таких классов

Классы с __slots__ не имеют __dict__, поэтому vars() не работает. Список имён атрибутов можно получить через сам __slots__.

class Point2D:
    __slots__ = ('x', 'y')
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

pt = Point2D(1, 2)
# vars(pt) выдаст TypeError
# Используем __slots__
slot_names = pt.__class__.__slots__
print(slot_names)
# ('x', 'y')
values = {slot: getattr(pt, slot) for slot in slot_names}
print(values)
# {'x': 1, 'y': 2}

('x', 'y')
{'x': 1, 'y': 2}

Динамическое добавление атрибутов и их перечисление

class DynamicObj:
    pass

obj = DynamicObj()
obj.foo = 100
obj.bar = 'hello'

# После добавления атрибуты появятся в __dict__
print(vars(obj))
# {'foo': 100, 'bar': 'hello'}

# Удаление атрибута
if hasattr(obj, 'foo'):
    delattr(obj, 'foo')
print(vars(obj))
# {'bar': 'hello'}

{'foo': 100, 'bar': 'hello'}
{'bar': 'hello'}

Сравнение производительности dir(), vars() и __dict__

import timeit

class Test:
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 2
        self.c = 3

t = Test()

print(timeit.timeit('dir(t)', globals={'t': t}, number=100000))
print(timeit.timeit('vars(t)', globals={'t': t}, number=100000))
print(timeit.timeit('t.__dict__', globals={'t': t}, number=100000))
# Примерный вывод (зависит от системы):
# 0.32
# 0.07
# 0.04

0.321456
0.070123
0.041987

Как видно, прямой доступ к __dict__ самый быстрый, vars() чуть медленнее, а dir() существенно медленнее из-за сбора унаследованных имён.