Python数据类型判断常遇到的坑
python判断变量数据类型时,建议使用isinstance()方法代替type(). 进行类型检查首先想到的就是用type(),但是Type在某些特定情况下判断类型存在问题,今天就来说下type在python类型判断时的坑。
type()方法
例子: int类型判断
>>> import types>>> type(2017)==types.IntType
True
Python2.7中的types类型:
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
Python3.x中的types类型:
types.BuiltinFunctionTypetypes.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
Python3.x进行了类型的精简
isinstance方法
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。
基本用法
>>> isinstance(1, int)True
>>>
>>> isinstance('pythontab.com', (str, int)) # 是其中一种即可
True
>>> isinstance(100, (str, int)) # 是其中一种即可
True
上面type的例子可以表示为:
>>> import types>>> isinstance(2017,int)
True
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 typesclass 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 ca:pass
class cb:
pass
a = ca()
b = cb()
print (type(a) is type(b))
代码的输出结果: True
注意: 这个例子仅仅针对Python2.x版本, Python3.x版本中会返回Flase,不存在该问题
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。在old-style class中,任意instance的type都是'instance'。所以绝对不能用type来判断其类型。
另外这个问题又与Python的思想有关,正常情况下不应该编写代码检查类型的,而应该直接假设被操作的instance具有你希望的属性,否则抛出异常。即使需要检查类型,也应该用isinstance来判断,这样你期望类型的subclass也能正常被处理(比如,一个函数需要处理Message类型,那么它应该也能处理Message的子类型MyMessage,所以应该使用isinstance(arg,Message)这样来判断而不是type(arg) == Message来判断)
结论:
尽量不要使用type()方法,多使用isinstance(),这样可以减少错误。
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