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反射
反射机制就是在运行时，动态的确定对象的类型，并可以通过字符串调用对象属性、方法、导入模块，是一种基于字符串的事件驱动。
解释型语言：程序不需要编译，程序在运行时才翻译成机器语言，每执行一次都要翻译一次。因此效率比较低。相对于编译型语言存在的，源代码不是直接翻译成机器语言，而是先翻译成中间代码，再由解释器对中间代码进行解释运行。比如Python/JavaScript / Perl /Shell等都是解释型语言。
python是一门解释型语言，因此对于反射机制支持很好。在python中支持反射机制的函数有getattr()、setattr()、delattr()、exec()、eval()、__import__，这些函数都可以执行字符串。
eval
计算指定表达式的值。它只能执行单个表达式，而不能是复杂的代码逻辑。而且不能是赋值表达式。
单个表达式：
a = "12 + 43"
b = eval(a)
print(b)
复杂表达式：
a = "print(12 + 43); print(1111)"
b = eval(a)
print(b)
# 输出：
Traceback (most recent call last):
File "xxxx.py", line 10, in <module>
b = eval(a)
File "<string>", line 1
print(12 + 43); print(1111)
^
SyntaxError: invalid syntax
赋值：
a = 1
b = eval("a = 21")
print(b)
通常我们使用eval的时候，主要是使用它的返回值，获取表达式计算出的值
exec
执行复杂表达式，返回值永远都是None
b = exec("aa = 21")
print(b) # None，exec返回值为None
print(aa) # 21，exec执行了赋值语句，并定义了aa变量
执行复杂语句：
a = '''ret = []
for i in range(10):
ret.append(i)'''
exec(a)
print(ret) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
导入模块：
# 导入模块
exec("import config")
print(config.KEYWORD)
# 动态创建类
class Base:
def __init__(self):
print("Base")
a = "Base"
exec(a+"()")
导入模块这个功能就非常厉害了，这样我们就可以动态的创建各种模块类。
eval()函数和exec()函数的区别：
eval()函数只能计算单个表达式的值，而exec()函数可以动态运行代码段。
eval()函数可以有返回值，而exec()函数返回值永远为None。
再看一下下面的例子：
class Base:
def __init__(self):
print("Base")
def test(self):
print("test")
return "Base::test"
如果我们想通过字符串来调用a对象的test方法，应该怎么做呢，如果要获取返回值，那么可以使用
b = eval("a.test()")
print(b)
输出：
如果不需要获取返回值，那么可以使用exec，exec("a.test()")，输出：test
虽然我们可以使用eval和exec来执行以上代码，但是这种方式有一个缺陷，假如这个属性是不存在的，那么这种调用就会报错。那么做好的方式是什么呢？先判断属性是否存在，如果存在就调用，不存在就不调用，python为我们提供了一套方法：hasattr、getattr、setattr、delattr
hasattr
def hasattr(*args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return whether the object has an attribute with the given name.
This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError.
"""
pass
通过源码注释我们知道，它返回对象是否具有指定名称的属性。而且它是通过调用getattr并捕获AttributeError异常来判断的。就像上面的属性调用，我们就可以使用hasattr(a, "test")来判断，通过源码注释我们也可以思考一下，eval这种是不是也可以实现这种方法呢？
def has_attr(obj, name):
try:
eval("obj.%s()" % name)
return True
except AttributeError as e:
return False
a = Base()
if has_attr(a, "test"):
eval("a.test()")
# 输出：
Base
test
test
但是这种方式是有缺陷的，因为test输出了两次，因为我们调用了两次test()，这跟我们想要的效果不一样。如果用hasattr呢，这个函数就不会在判断的时候调用一次了。
getattr()
有了判断属性是否存在的函数，那么就得有获取属性的函数了
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr
"""
getattr(object, nh.Y
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