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  • Python中为什么推荐使用isinstance来进行类型判断?而不是type

    Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型,解释器会在运行的时候会自动检查 变量的类型,并根据需要进行隐式的类型转化。因为Python是动态语言,所以一般情 况下是不推荐进行类型转化的。比如"+"操作时,如果加号两边是数据就进行加法操 作,如果两边是字符串就进行字符串连接操作,如果两边是列表就进行合并操作,甚 至可以进行复数的运算。解释器会在运行时根据两边的变量的类型调用不同的内部方法。 当加号两边的变量类型不一样的时候,又不能进行类型转化,就会抛出TypeError的异常。

    但是在实际的开发中,为了提高代码的健壮性,我们还是需要进行类型检查的。而进行 类型检查首先想到的就是用type(),比如使用type判断一个int类型。

    import types
    if type(1) is types.Integer:
        print('1是int类型')
    else:
        print('1不是int类型')
    

    上面的程序会输出:1是int类型

    我们在types中可以找到一些常用的类型,在2.7.6中显示的结果:

    types.BooleanType              #  bool类型
    types.BufferType               #  buffer类型
    types.BuiltinFunctionType      #  内建函数,比如len()
    types.BuiltinMethodType        #  内建方法,指的是类中的方法
    types.ClassType                #  类类型
    types.CodeType                 #  代码块类型
    types.ComplexType              #  复数类型
    types.DictProxyType            #  字典代理类型
    types.DictType                 #  字典类型
    types.DictionaryType           #  字典备用的类型
    types.EllipsisType
    types.FileType                 #  文件类型
    types.FloatType                #  浮点类型
    types.FrameType
    types.FunctionType             #  函数类型
    types.GeneratorType       
    types.GetSetDescriptorType
    types.InstanceType             #  实例类型
    types.IntType                  #  int类型
    types.LambdaType               #  lambda类型
    types.ListType                 #  列表类型
    types.LongType                 #  long类型
    types.MemberDescriptorType
    types.MethodType               #  方法类型
    types.ModuleType               #  module类型
    types.NoneType                 #  None类型
    types.NotImplementedType
    types.ObjectType               #  object类型
    types.SliceTypeh
    types.StringType               #  字符串类型
    types.StringTypes     
    types.TracebackType   
    types.TupleType                #  元组类型
    types.TypeType                 #  类型本身
    types.UnboundMethodType
    types.UnicodeType    
    types.XRangeType
    

    在Python 3中,类型已经明显减少了很多

    types.BuiltinFunctionType
    types.BuiltinMethodType
    types.CodeType
    types.DynamicClassAttribute
    types.FrameType
    types.FunctionType
    types.GeneratorType
    types.GetSetDescriptorType
    types.LambdaType
    types.MappingProxyType
    types.MemberDescriptorType
    types.MethodType
    types.ModuleType
    types.SimpleNamespace
    types.TracebackType
    types.new_class
    types.prepare_class
    

    但是我们并不推荐使用type来进行类型检查,之所以把这些类型列出来,也是为了扩展知识 面。那为什么不推荐使用type进行类型检查呢?我们来看一下下面的例子。

    import types
    class UserInt(int):
        def __init__(self, val=0):
            self.val = int(val)
    
    i = 1
    n = UserInt(2)
    print(type(i) is type(n))
    

    上面的代码输出:False

    这就说明i和n的类型是不一样的,而实际上UserInt是继承自int的,所以这个判断是存在问题的, 当我们对Python内建类型进行扩展的时候,type返回的结果就不够准确了。我们再看一个例子。

    class A():
        pass
    
    class B():
        pass
    
    a = A()
    b = B()
    
    print(type(a) is type(b))
    

    代码的输出结果: True

    type比较的结果a和b的类型是一样的,结果明显是不准确的。这种古典类的实例,type返回的结果都 是一样的,而这样的结果不是我们想要的。对于内建的基本类型来说,使用tpye来检查是没有问题的, 可是当应用到其他场合的时候,type就显得不可靠了。这个时候我们就需要使用isinstance来进行类型 检查。

    isinstance(object, classinfo)
    

    object表示实例,classinfo可以是直接或间接类名、基本类型或者有它们组成的元组。

    >>> isinstance(2, float)
    False
    >>> isinstance('a', (str, unicode))
    True
    >>> isinstance((2, 3), (str, list, tuple))
    True
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