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。

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.

一个很酷，简单的技巧(基于@Alan Marchiori的帖子)，但使用yaml:

import yaml

parsed = yaml.load("true")
print bool(parsed)

如果这个范围太广，可以通过测试类型结果进行细化。如果yaml返回的类型是str，那么它就不能转换为任何其他类型(我能想到的类型)，所以可以单独处理它，或者让它为真。

我不会对速度做任何猜测，但因为我在Qt gui下使用yaml数据，这有一个很好的对称性。

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。

您可能已经有了一个解决方案，但对于其他人来说，他们正在寻找一种方法，将值转换为布尔值，使用“标准”假值，包括None，[]，{}和“”，除了false, no和0。

def toBoolean( val ):
    """ 
    Get the boolean value of the provided input.

        If the value is a boolean return the value.
        Otherwise check to see if the value is in 
        ["false", "f", "no", "n", "none", "0", "[]", "{}", "" ]
        and returns True if value is not in the list
    """

    if val is True or val is False:
        return val

    falseItems = ["false", "f", "no", "n", "none", "0", "[]", "{}", "" ]

    return not str( val ).strip().lower() in falseItems

我喜欢使用三元运算符，因为它对于不应该超过一行的东西来说更简洁一些。

True if my_string=="True" else False