除非我弄错了,在Python中创建一个函数是这样的:

def my_func(param1, param2):
    # stuff

但是,实际上并没有给出这些参数的类型。而且,如果我没记错的话,Python是一种强类型语言,因此,Python似乎不应该让你传入与函数创建者期望的不同类型的参数。然而,Python如何知道函数的用户正在传递正确的类型呢?假设函数实际使用了形参,如果它是错误的类型,程序会死吗?必须指定类型吗?


当前回答

我在其他答案中没有看到这个,所以我把这个加到锅里。

正如其他人所说,Python不会对函数或方法参数强制执行类型。假设您知道自己在做什么,如果您确实需要知道传入的内容的类型,您将检查它并决定自己要做什么。

完成此任务的主要工具之一是isinstance()函数。

例如,如果我编写了一个希望获得原始二进制文本数据的方法,而不是普通的utf-8编码字符串,那么我可以在进入时检查参数的类型,并根据所找到的参数进行调整,或者引发一个异常来拒绝。

def process(data):
    if not isinstance(data, bytes) and not isinstance(data, bytearray):
        raise TypeError('Invalid type: data must be a byte string or bytearray, not %r' % type(data))
    # Do more stuff

Python还提供了各种深入对象的工具。如果您足够勇敢,甚至可以使用importlib动态地为任意类创建自己的对象。我这样做是为了从JSON数据重新创建对象。这样的事情在像c++这样的静态语言中是一场噩梦。

其他回答

Python是强类型的,因为每个对象都有一个类型,每个对象都知道它的类型,不可能意外或故意使用一个类型的对象,“好像”它是一个不同类型的对象,对象上的所有基本操作都委托给它的类型。

这和名字无关。Python中的名称没有“类型”:如果定义了名称,则名称指向对象,并且对象确实具有类型(但这实际上并不强制名称具有类型:名称就是名称)。

A name in Python can perfectly well refer to different objects at different times (as in most programming languages, though not all) -- and there is no constraint on the name such that, if it has once referred to an object of type X, it's then forevermore constrained to refer only to other objects of type X. Constraints on names are not part of the concept of "strong typing", though some enthusiasts of static typing (where names do get constrained, and in a static, AKA compile-time, fashion, too) do misuse the term this way.

从静态或编译时类型检查的意义上讲,Python不是强类型的。

大多数Python代码都属于所谓的“Duck Typing”——例如,你寻找一个对象上读取的方法——你不关心对象是磁盘上的文件还是套接字,你只想从中读取N个字节。

我在其他答案中没有看到这个,所以我把这个加到锅里。

正如其他人所说,Python不会对函数或方法参数强制执行类型。假设您知道自己在做什么,如果您确实需要知道传入的内容的类型,您将检查它并决定自己要做什么。

完成此任务的主要工具之一是isinstance()函数。

例如,如果我编写了一个希望获得原始二进制文本数据的方法,而不是普通的utf-8编码字符串,那么我可以在进入时检查参数的类型,并根据所找到的参数进行调整,或者引发一个异常来拒绝。

def process(data):
    if not isinstance(data, bytes) and not isinstance(data, bytearray):
        raise TypeError('Invalid type: data must be a byte string or bytearray, not %r' % type(data))
    # Do more stuff

Python还提供了各种深入对象的工具。如果您足够勇敢,甚至可以使用importlib动态地为任意类创建自己的对象。我这样做是为了从JSON数据重新创建对象。这样的事情在像c++这样的静态语言中是一场噩梦。

在这个页面上,有一个臭名昭著的例外值得提及。

当str函数调用__str__类方法时,它会巧妙地检查其类型:

>>> class A(object):
...     def __str__(self):
...         return 'a','b'
...
>>> a = A()
>>> print a.__str__()
('a', 'b')
>>> print str(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: __str__ returned non-string (type tuple)

就好像Guido提示我们,如果程序遇到意外类型,应该引发哪个异常。

你从不指定类型;Python有鸭子类型的概念;基本上,处理参数的代码将对参数做出某些假设——可能通过调用参数期望实现的某些方法。如果参数类型错误,则会引发异常。

一般来说,这取决于你的代码来确保你传递的对象是正确类型的——没有编译器提前强制这一点。