Python参数的类型检查[duplicate]

使用 isinstance()

if isinstance(n, unicode):
    # do this
elif isinstance(n, Node):
    # do that
...

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(n, Node)
True

如有必要,还可以使用try-catch进行类型检查:

def my_function(this_node):
    try:
        # call a method/attribute for the Node object
        if this_node.address:
             # more code here
             pass
    except AttributeError, e:
        # either this is not a Node or maybe it's a string, 
        # so behavior accordingly
        pass

开始Python 在第二篇关于发电机(我的版本第197页)中,我相信 Python食谱 . 很多次都是在抓狂 AttributeError TypeError 更简单,显然更快。此外,它可能以这种方式工作得最好,因为这样您就不会绑定到特定的继承树(例如,您的对象可能是 Node 或者它可能是其他对象,具有与 节点

听起来你在追求一个“泛型函数”——一个基于给定参数的行为不同的函数。这有点像当你在一个不同的对象上调用一个方法时,你会得到一个不同的函数,但不是仅仅使用第一个参数(对象/自身)来查找函数,而是使用所有的参数。

Turbogears使用类似的方法来决定如何将对象转换为JSON——如果我没记错的话。

有 an article from IBM 在使用dispatcher包进行此类操作时:

import dispatch
@dispatch.generic()
def doIt(foo, other):
    "Base generic function of 'doIt()'"
@doIt.when("isinstance(foo,int) and isinstance(other,str)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is an unrestricted int |", foo, other
@doIt.when("isinstance(foo,str) and isinstance(other,int)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is str, other an int |", foo, other
@doIt.when("isinstance(foo,int) and 3<=foo<=17 and isinstance(other,str)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is between 3 and 17 |", foo, other
@doIt.when("isinstance(foo,int) and 0<=foo<=1000 and isinstance(other,str)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is between 0 and 1000 |", foo, other

不,Python中的类型检查参数不是必需的。它是 从不 必需的

Node 对象,你的 设计被破坏了。

这是因为如果你还不知道 对象,那么您已经做错了什么。

类型检查会损害代码重用并降低性能。有功能的 容易出现错误,行为更难理解和维护。

1. 制造 接受rawstrings或函数的对象构造函数 节点 节点 字符串,只需执行以下操作:

   myfunction(Node(some_string))
   

   这是您最好的选择,它干净、易于理解和维护。 而且你不需要打字检查。

2. 做两个函数,一个接受 节点 对象和接受的对象 拉弦。你可以在最短的时间内,在内部打一个电话给另一个 便道( myfunction_str 可以创建一个 对象和调用 myfunction_node ,或者相反)。

3. 制作 对象具有 __str__ 方法和函数内部, 呼叫 str() 通过胁迫。

无论如何, 不要打字 . 这是完全没有必要的,只有 缺点。以一种不需要进行类型检查的方式重构代码。