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

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

通过使用Python内置的eval()函数和.capitalize()方法，您可以将任何“true”/“false”字符串(不管初始大写)转换为true Python布尔值。

例如:

true_false = "trUE"
type(true_false)

# OUTPUT: <type 'str'>

true_false = eval(true_false.capitalize())
type(true_false)

# OUTPUT: <type 'bool'>

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.

转换为bool类型的通常规则是，一些特殊的字面量(False, 0, 0.0，()，[]，{})为假，然后其他的都为真，所以我推荐如下:

def boolify(val):
    if (isinstance(val, basestring) and bool(val)):
        return not val in ('False', '0', '0.0')
    else:
        return bool(val)

这个答案使用了Django Rest Framework (DRF) 3.14中的代码。

你可以:

from rest_framework.fields import BooleanField
f = BooleanField(allow_null=True)
test_values = [ True, "True", "1", 1, -1, 1.0, "true", "t", "on",
         None, "null", "NULL",
         False, "False", "0", 0, "false", "f", 0.0, "off" ]
for item in test_values:
    r = f.to_internal_value(item)
    print(r)
   
# a shorter version
from rest_framework.fields import BooleanField
test_values = [ True, "True", "1", 1, -1, 1.0, "true", "t", "on",
         None, "null", "NULL",
         False, "False", "0", 0, "false", "f", 0.0, "off" ]
for item in test_values:
    print(BooleanField(allow_null=True).to_internal_value(item))

或者您可以调整BooleanField的代码，使其适合您的需要。下面是DRF 3.x中类BooleanField的实际代码

# from rest_framework.fields 
# ...

class BooleanField(Field):
    default_error_messages = {
        'invalid': _('Must be a valid boolean.')
    }
    default_empty_html = False
    initial = False
    TRUE_VALUES = {
        't', 'T',
        'y', 'Y', 'yes', 'Yes', 'YES',
        'true', 'True', 'TRUE',
        'on', 'On', 'ON',
        '1', 1,
        True
    }
    FALSE_VALUES = {
        'f', 'F',
        'n', 'N', 'no', 'No', 'NO',
        'false', 'False', 'FALSE',
        'off', 'Off', 'OFF',
        '0', 0, 0.0,
        False
    }
    NULL_VALUES = {'null', 'Null', 'NULL', '', None}
    
    def to_internal_value(self, data):
        try:
            if data in self.TRUE_VALUES:
                return True
            elif data in self.FALSE_VALUES:
                return False
            elif data in self.NULL_VALUES and self.allow_null:
                return None
        except TypeError:  # Input is an unhashable type
            pass
        self.fail('invalid', input=data)
    
    def to_representation(self, value):
        if value in self.TRUE_VALUES:
            return True
        elif value in self.FALSE_VALUES:
            return False
        if value in self.NULL_VALUES and self.allow_null:
            return None
        return bool(value)

# ...