Введите проверку аргументов Python [дубликат]

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(n, Node)
True

Нет, аргументы проверки типов в Python не нужны. Это никогда необходимо.

Если ваш код принимает адреса как необработанную строку или как объект Node , ваш дизайн нарушен.

Это происходит из-за того факта, что если вы еще не знаете тип объект в вашей собственной программе, то вы уже делаете что-то не так.

Проверка типов вредит повторному использованию кода и снижает производительность. Имея функцию который выполняет разные вещи в зависимости от типа передаваемого объекта подвержен ошибкам и имеет поведение, более трудное для понимания и поддержки.

У вас есть следующие более разумные опции:

1. Создать конструктор объекта Node , который принимает необработанные строки, или функцию который преобразует строки в объектах Node . Сделайте так, чтобы ваша функция принимала переданный аргумент является объектом Node . Таким образом, если вам нужно пройти Строка для функции, которую вы просто делаете:

    myfunction (Node (some_string))
   

   Это ваш лучший вариант, он чистый, легкий для понимания и обслуживания. Любой, кто читает код, сразу понимает, что происходит, и вам не нужно проверять тип.

2. Сделайте две функции, одну, которая принимает объекты Node и одну, которая принимает rawstrings. Вы можете сделать один звонок другой внутри, в большинстве удобный способ ( myfunction_str может создать объект Node и вызвать myfunction_node или наоборот).

3. Объекты Make Node имеют метод __ str __ и внутри вашей функции, вызовите str () для полученного аргумента. Таким образом, вы всегда получаете строку по принуждению.

В любом случае, не проверять тип . Это совершенно ненужно и имеет только отрицательные стороны. Вместо этого реорганизуйте ваш код так, чтобы вам не нужно было проверять его. Вы получаете только выгоды, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Вы также можете использовать try catch для проверки типа при необходимости:

def my_function(this_node):
    try:
        # call a method/attribute for the Node object
        if this_node.address:
             # more code here
             pass
    except AttributeError, e:
        # either this is not a Node or maybe it's a string, 
        # so behavior accordingly
        pass

Вы можете увидеть пример этого в Начиная Python во втором о генераторах (стр. 197 в моем издании), и я верю в Python Cookbook . Много раз перехватывать AttributeError или TypeError проще и, видимо, быстрее. Кроме того, это может работать лучше всего таким образом, потому что тогда вы не привязаны к конкретному дереву наследования (например, ваш объект может быть узлом или это может быть какой-то другой объект, который ведет себя так же, как Узел ).

Звучит так, будто вы ищете «универсальную функцию», которая работает по-разному в зависимости от заданных аргументов. Это немного похоже на то, как вы получите другую функцию при вызове метода для другого объекта, но вместо того, чтобы просто использовать первый аргумент (объект / себя) для поиска функции, вместо которой вы используете все аргументы.

Turbogears использует что-то подобное для принятия решения о том, как преобразовать объекты в JSON - если я правильно помню.

Есть статья от IBM об использовании пакета диспетчера для такого рода вещей:

Из этого article:

import dispatch
@dispatch.generic()
def doIt(foo, other):
    "Base generic function of 'doIt()'"
@doIt.when("isinstance(foo,int) and isinstance(other,str)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is an unrestricted int |", foo, other
@doIt.when("isinstance(foo,str) and isinstance(other,int)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is str, other an int |", foo, other
@doIt.when("isinstance(foo,int) and 3<=foo<=17 and isinstance(other,str)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is between 3 and 17 |", foo, other
@doIt.when("isinstance(foo,int) and 0<=foo<=1000 and isinstance(other,str)")
def doIt(foo, other):
    print "foo is between 0 and 1000 |", foo, other