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Python是一种动态语言,比如创建一个变量,一开始引用的是字符串,之后可变为整数或者浮点数,解释器对这种变换也接受。这与类似Java那样的语言就完全不同了。
name = "pythontip" # 字符串
# 下面演示的就是动态语言特点
name = 42 # int
name = None # None
name = Exception() # 引用一个实例对象
复制代码
在程序中,检查变量所引用的对象是什么类型,对于Python程序也是必要的。一般我们会实用type()或者isinstance()这两个内置函数。
>>> variable = "hello"
>>> type(variable) is str
True
>>> isinstance(variable, str)
True
复制代码
下面比较一下这两个函数的性能:
$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "type(variable) is int"
5000000 loops, best of 5: 79.7 nsec per loop
$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "isinstance(variable, str)"
5000000 loops, best of 5: 57.3 nsec per loop
复制代码
type比instance慢了 40% (79.7/57.3 = 1.39).
有人也用 type(variable) == str种方式判断某个对象的类型,虽然此方法是可行的,但不提倡,因为:
- ==应该用于检查对象是否与另外一个对象相等。我们可以用它来查看变量的值是否等于hello,但是想要检查变量是否是一个字符串时,不要用这个符号,而是改用is操作符更合适。
- ==的执行速度更慢,可以用下面的代码检验:
$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "type(variable) == str"
5000000 loops, best of 5: 78.9 nsec per loop
$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "type(variable) is str"
5000000 loops, best of 5: 70.6 nsec per loop
复制代码
==比is慢了 11% (78.9/70.6 = 1.11).
isinstance和type之间除了前面演示的执行速度不同之外,还有别的区别吗?
有!而且下面要说的区别,比执行速度还重要。
- type的返回值是一个对象的类型(类),可以用它来检查variable的类型是否为str。
- isinstance要检查第一个参数对象是不是第二个参数所指定的类的实例,例如variable是str类的一个实例吗?或者,检查是不是第二个参数所指定的类的子类的示例,例如variable是str子类的一个实例吗?
这在实践很有用。假设自定义一个类,它类似于列表,但方法可以更多一些。所以我们可以把list作为这个类的父类,然后在这个类里面写其他的方法,基本样式如下:
# MyList继承list
class MyList(list):
pass
复制代码
但是现在,如果我们将这个新类与一个列表进行比较,type 和isinstance会返回不同的结果!
>>> my_list = MyList()
>>> type(my_list) is list
False
>>> isinstance(my_list, list)
True
复制代码
输出结果不同。
isinstance检查my_list是否是list的一个实例(它不是)或者是否是list的一个子类的实例(它是,因为MyList是list的一个子类)。这个细节,有时候会导致BUG。
isinstance 通常是判断对象类型的首选方法。它不仅更快,而且还考虑了继承,这通常是我们所需要的。不过,在Python中,我们通常不需要检查某个对象的类型,只需要关注它能不能具备像字符串或列表那样的方法和属性,这就是著名的鸭子检验。因此,只需要使用isinstance 即可。
另一方面,如果想显式地检查给定对象是否属于某一特定类型(而不是它的子类),可以使用type,但通常用这样的语句type(var) is some_type,而不是type(var) == some_type。
记住,编写函数的时候,不检查对象类型,是Python的惯例,不要把Java的习惯带过来。
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