编程中的反射是一种 在运行时动态地获取和操作对象、类或程序结构的信息和行为的机制。通过反射，程序可以在运行时检查、创建对象、调用方法、修改属性等，而无需在编译时知道这些信息。反射机制提供了极大的灵活性和扩展性，但也需要注意性能和安全问题。
动态获取信息：
反射允许程序在运行时获取类的属性、方法、构造函数等信息，以及对象的字段和值。
动态创建对象：
通过反射，程序可以在运行时创建类的实例，即使不知道具体的类名或构造函数。
动态调用方法：
反射可以用于在运行时调用对象的方法，包括那些在编译时未知的动态方法名。
动态修改属性：
反射允许程序在运行时修改对象的属性值，包括那些在编译时未知的属性名。
类型检查与操作：
反射机制使得程序能够查询和操纵对象的类型信息，包括类、接口、字段和方法。
性能开销：
虽然反射提供了强大的功能，但它也会引入额外的性能开销，因为运行时需要额外的计算和内存分配。
安全性问题：
反射可以绕过编译时的类型检查，可能导致运行时错误和安全漏洞，因此在使用反射时需要特别小心。
在Python中，反射的一些常用内置函数包括：
`getattr（obj, name[, default]）`：获取对象的属性或方法。
`setattr（obj, name, value）`：设置对象的属性值。
`hasattr（obj, name）`：判断对象是否具有指定的属性或方法。
`delattr（obj, name）`：删除对象的属性。
反射在许多高级应用场景中非常有用，例如框架和库的开发、插件系统、动态代理、元编程等。然而，反射应该谨慎使用，以确保代码的性能和安全性。