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
isinstance工作原理:
if isinstance(obj, MyClass): do_foo(obj)
但是,请记住:如果它看起来像鸭子,如果它听起来像鸭子,它就是鸭子。
编辑:对于None类型,你可以简单地做:
if obj is None: obj = MyClass()
其他回答
我想这个就可以了
if isinstance(obj, str)
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)。
您总是可以使用type(x) == type(y)技巧,其中y是具有已知类型的东西。
# check if x is a regular string
type(x) == type('')
# check if x is an integer
type(x) == type(1)
# check if x is a NoneType
type(x) == type(None)
通常有更好的方法来做到这一点,特别是对于任何最新的python。但如果你只想记住一件事,你可以记住它。
在这种情况下,更好的方法是:
# check if x is a regular string
type(x) == str
# check if x is either a regular string or a unicode string
type(x) in [str, unicode]
# alternatively:
isinstance(x, basestring)
# check if x is an integer
type(x) == int
# check if x is a NoneType
x is None
注意最后一种情况:在python中只有一个NoneType实例,那就是None。你会在异常中看到很多NoneType (TypeError: 'NoneType'对象是不可下标的-发生在我身上..),但你几乎不需要在代码中引用它。
最后,正如fengshaun所指出的,python中的类型检查并不总是一个好主意。更python化的做法是只使用值,就好像它是您所期望的类型一样,并捕获(或允许传播)由此产生的异常。
因为type返回一个对象,所以可以使用object.name访问对象的名称
例子:
years = 5
user = {'name':'Smith', 'age':20}
print(type(a).__name__)
输出:“int”
print(type(b).__name__ )
输出:“东西”
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。