基本上我想这样做:
obj = 'str'
type ( obj ) == string
我试着:
type ( obj ) == type ( string )
但这并没有起作用。
还有,其他类型的呢?例如,我无法复制NoneType。
基本上我想这样做:
obj = 'str'
type ( obj ) == string
我试着:
type ( obj ) == type ( string )
但这并没有起作用。
还有,其他类型的呢?例如,我无法复制NoneType。
当前回答
我想这个就可以了
if isinstance(obj, str)
其他回答
您可以比较类的检查级别。
#!/usr/bin/env python
#coding:utf8
class A(object):
def t(self):
print 'A'
def r(self):
print 'rA',
self.t()
class B(A):
def t(self):
print 'B'
class C(A):
def t(self):
print 'C'
class D(B, C):
def t(self):
print 'D',
super(D, self).t()
class E(C, B):
pass
d = D()
d.t()
d.r()
e = E()
e.t()
e.r()
print isinstance(e, D) # False
print isinstance(e, E) # True
print isinstance(e, C) # True
print isinstance(e, B) # True
print isinstance(e, (A,)) # True
print e.__class__ >= A, #False
print e.__class__ <= C, #False
print e.__class__ < E, #False
print e.__class__ <= E #True
我用type(x) == type(y)
例如,如果我想检查一个数组:
type( x ) == type( [] )
字符串检查:
type( x ) == type( '' ) or type( x ) == type( u'' )
如果您想检查None,请使用is
x is None
要获取类型,使用__class__成员,如unknown_thing.__class__
Talk of duck-typing is useless here because it doesn't answer a perfectly good question. In my application code I never need to know the type of something, but it's still useful to have a way to learn an object's type. Sometimes I need to get the actual class to validate a unit test. Duck typing gets in the way there because all possible objects have the same API, but only one is correct. Also, sometimes I'm maintaining somebody else's code, and I have no idea what kind of object I've been passed. This is my biggest problem with dynamically typed languages like Python. Version 1 is very easy and quick to develop. Version 2 is a pain in the buns, especially if you didn't write version 1. So sometimes, when I'm working with a function I didn't write, I need to know the type of a parameter, just so I know what methods I can call on it.
这就是__class__参数派上用场的地方。这(据我所知)是获取对象类型的最佳方法(可能是唯一的方法)。
因为你必须写作
s="hello"
type(s) == type("")
Type接受实例并返回其类型。在这种情况下,您必须比较两个实例的类型。
如果需要执行抢占式检查,最好检查受支持的接口,而不是类型。
除了你的代码需要一个特定类型的实例之外,类型并没有真正告诉你什么,不管你可以有另一个完全不同类型的实例,这是完全没问题的,因为它实现了相同的接口。
例如,假设您有以下代码
def firstElement(parameter):
return parameter[0]
现在,假设您说:我希望这段代码只接受一个元组。
import types
def firstElement(parameter):
if type(parameter) != types.TupleType:
raise TypeError("function accepts only a tuple")
return parameter[0]
这降低了这个例程的可重用性。如果你传递一个列表,或者字符串,或者numpy。array,它就不起作用。更好的做法是
def firstElement(parameter):
if not (hasattr(parameter, "__getitem__") and callable(getattr(parameter,"__getitem__"))):
raise TypeError("interface violation")
return parameter[0]
但是这样做没有任何意义:如果协议不满足,参数[0]将引发异常……当然,除非您想防止副作用,或者必须从失败前可能调用的调用中恢复。(愚蠢的)例子,只是为了说明这一点:
def firstElement(parameter):
if not (hasattr(parameter, "__getitem__") and callable(getattr(parameter,"__getitem__"))):
raise TypeError("interface violation")
os.system("rm file")
return parameter[0]
在这种情况下,您的代码将在运行system()调用之前引发异常。如果没有接口检查,您将删除该文件,然后引发异常。
使用str代替string
type ( obj ) == str
解释
>>> a = "Hello"
>>> type(a)==str
True
>>> type(a)
<type 'str'>
>>>