.blink { color: yellow; animation: blink-animation 0.5s infinite; } @keyframes blink-animation { 25% { background-color: black; color: cyan; } 50% { background-color: black; color: red; } 75% { background-color: black; color: lime; } } <h1 class="blink">WARNING: Do not use the following code unless you actually know what you are doing with it. Please read the attached disclaimers and make sure you trust your inputs as using this on untrusted inputs could destroy your data and/or cost you your job.</h1>

如果你知道字符串将是“True”或“False”，你可以使用eval(s)。

>>> eval("True")
True
>>> eval("False")
False

不过，只有在确定字符串的内容时才使用此方法，因为如果字符串不包含有效的Python，它将抛出异常，并且还将执行字符串中包含的代码。

def str2bool(str):
  if isinstance(str, basestring) and str.lower() in ['0','false','no']:
    return False
  else:
    return bool(str)

想法:检查你是否希望字符串被计算为False;否则bool()对于任何非空字符串返回True。

JSON解析器在将字符串转换为合理的python类型时也很有用。

>>> import json
>>> json.loads("false".lower())
False
>>> json.loads("True".lower())
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.

我们可能需要捕捉'true'不区分大小写，如果是这样的话:

>>> x="TrUE"  
>>> x.title() == 'True'  
True  

>>> x="false"  
>>> x.title() == 'True'  
False  

还要注意，对于任何其他既不是真也不是假的输入，它将返回False

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。