dict(实际上是defaultdict)为你提供了一种非常简单的方法:

from collections import defaultdict
bool_mapping = defaultdict(bool) # Will give you False for non-found values
for val in ['True', 'yes', ...]:
    bool_mapping[val] = True

print(bool_mapping['True']) # True
print(bool_mapping['kitten']) # False

将这个方法定制为您想要的确切转换行为非常容易——您可以用允许的Truthy和Falsy值填充它，并在没有找到值时让它引发异常(或返回None)，或默认为True，或默认为False，或任何您想要的。

还有一种选择

from ansible.module_utils.parsing.convert_bool import boolean
boolean('no')
# False
boolean('yEs')
# True
boolean('true')
# True

在有限的情况或情况下，您可以对正在处理的数据做出强有力的假设。然而，由于自定义对象可以覆盖Python中的__eq__相等性检查，因此存在一个重要的陷阱。看看下面这个刻意简化的玩具例子:

In [1]: class MyString: 
   ...:     def __init__(self, value): 
   ...:         self.value = value 
   ...:     def __eq__ (self, obj): 
   ...:         if hasattr(obj, 'value'): 
   ...:             return obj.value == self.value 
   ...:         return False 
   ...:                                                                                                                                           

In [2]: v = MyString("True")                                                                                                                      

In [3]: v == "True"                                                                                                                               
Out[3]: False

如果你想象有人继承了MyString的字符串类型，或者实现了各种原生字符串方法，repr等，这样MyString实例的行为就和字符串完全一样，但是在相等性检查中有特殊的额外值步骤，那么简单地使用== 'True'将会失败，而且从用户的角度来看，这很可能是一个无声的失败。

这就是为什么将type强制转换为您想要执行的相等性检查的确切性质，将其封装到一个helper函数中，并对依赖这种“已注册”的方式进行验证是一种很好的实践。例如，在MyString中，你可以这样写，

def validate(s):
    if isinstance(s, str):
        return s == 'True'
    elif isinstance(s, MyString):
        return s.value == 'True' # <-- business logic
    ...
    raise ValueError(f"Type {type(s)} not supported for validation.")

或者另一种常用的模式是反向透视图，其中您只为验证定义了一种行为，但是您有一个helper函数，它将强制转换为适合于该单一验证行为的类型，例如

def to_str(s):
    if isinstance(s, str):
        return s
    elif isinstance(s, MyString):
        return s.value
    ...
    raise ValueError(f"Unsupported type {type(s)}")

def validate(s):
    return to_str(s) == 'True'
    

It might look like we're adding a lot of boilerplate and verbosity. We could glibly express critique by saying, "why write all that if you can just write s == 'True'?" - But it misses the point that when you are validating something, you need to make sure all of your preconditions hold for the validation logic to be applied. If you can assume some data is a plain str type and you don't need to do any of that precondition (such as type) checking, great - but that's a very rare situation and it can be misleading to characterize the general situation for this question as being amenable to one super short and concise equality check.

注意:如果eval()直接或间接接受用户的输入，请不要使用它，因为它很容易被滥用:

eval(“操作系统。系统(' rm -rf / ') ')

但干杯!研究还发现eval()并不是邪恶的，它完全可以用于可信代码。您可以使用它来将一个布尔字符串，如“False”和“True”转换为布尔类型。

我想分享我的简单解决方案:使用eval()。它将字符串True和False转换为适当的布尔类型，如果字符串的标题格式是True或False，总是第一个字母大写，否则该函数将引发一个错误。

e.g.

>>> eval('False')
False

>>> eval('True')
True

当然，对于动态变量，您可以简单地使用.title()来格式化布尔字符串。

>>> x = 'true'
>>> eval(x.title())
True

这将抛出一个错误。

>>> eval('true')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'true' is not defined

>>> eval('false')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'false' is not defined

实际上，你只是将字符串与你期望接受的表示true的字符串进行比较，所以你可以这样做:

s == 'True'

或者检查一大堆值:

s.lower() in ['true', '1', 't', 'y', 'yes', 'yeah', 'yup', 'certainly', 'uh-huh']

使用以下物品时请谨慎:

>>> bool("foo")
True
>>> bool("")
False

空字符串的值是False，但其他的值都是True。所以这个不应该用于任何解析目的。

你可以这样做

my_string = "false"
val = (my_string == "true")

parens中的位将计算为False。这是另一种不需要进行实际函数调用的方法。