python isinstance vs hasattr vs try/except:什么更好？

Question

我试图找出确定是否obj可以执行操作的对象的不同方法之间的权衡do_stuff().据我了解,有三种方法可以确定这是否可行:

# Way 1
if isinstance(obj, Foo):
    obj.do_stuff()

# Way 2
if hasattr(obj, 'do_stuff'):
    obj.do_stuff()

# Way 3
try:
    obj.do_stuff()
except:
    print 'Do something else'

哪种方法首选(以及为什么)？

Answer 1

我相信Python编码器通常首选最后一种方法,因为Python社区教授的座右铭是:"更容易请求宽恕而非许可"(EAFP).

简而言之,座右铭意味着避免在你做之前检查你是否可以做某事.相反,只需运行该操作.如果失败,请妥善处理.

而且,第三种方法具有额外的优点,即清楚地表明操作应该起作用.

话虽如此,你真的应该避免使用这样的裸露except.这样做会捕获任何/所有异常,甚至是不相关的异常.相反,最好特别捕获异常.

在这里,您需要捕获AttributeError:

try:
    obj.do_stuff()   # Try to invoke do_stuff
except AttributeError:
    print 'Do something else'  # If unsuccessful, do something else

Answer 2

检查isinstance运行与使用duck typing的Python约定相反.

hasattr工作正常,但是在你跳跃之前,而不是更多的Pythonic EAFP.

您对方式3的实现很危险,因为它可以捕获任何和所有错误,包括由do_stuff方法引发的错误.你可以更精确地去:

try:
    _ds = obj.do_stuff
except AttributeError:
    print('Do something else')
else:
    _ds()

但在这种情况下,我更喜欢方式2,尽管有轻微的开销 - 它更具可读性.

Answer 3

正确的答案是“都不”\nhasattr 提供功能，但它可能是所有选项中最糟糕的。

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我们使用 Python 的面向对象特性，因为它有效。面向对象的分析从来都不准确，而且常常令人困惑，但我们使用类层次结构，因为我们知道它们可以帮助人们更快地更好地工作。人们掌握对象，良好的对象模型可以帮助编码人员更快地更改事物并减少错误。正确的代码最终会聚集在正确的位置。对象：

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• 可以直接使用而不考虑存在哪个实现
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• 明确需要改变什么以及哪里
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• 将某些功能的更改与其他功能的更改隔离 \xe2\x80\x93 您可以修复 X ​​而不必担心会破坏 Y
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hasattr 与 isinstance

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必须使用 isinstance 或 hasattr 表明对象模型已损坏或我们使用不正确。正确的做法是修复对象模型或改变我们使用它的方式。\n这两个构造具有相同的效果，并且在命令式 \xe2\x80\x98 中我需要代码来执行此操作\xe2\x80\x99 感觉它们是等效的。结构上存在巨大差异。第一次遇到此方法时（或在做了其他事情几个月后）， isinstance 传达了有关实际发生的情况以及其他可能发生的情况的更多信息。Hasattr 不会告诉你任何东西。

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悠久的发展历史使我们远离了 FORTRAN 和带有大量 \xe2\x80\x98who am I\xe2\x80\x99 开关的代码。我们选择使用对象是因为我们知道它们有助于使代码更易于使用。通过选择 hasattr，我们提供了功能，但是没有修复任何内容，代码比我们开始之前更加破碎。将来添加或更改此功能时，我们将不得不处理不均匀分组且至少有两个组织原则的代码，其中一些是 \xe2\x80\x98 应该是 \xe2\x80\x99 的位置，其余的则在 \xe2\x80\x98 的位置随机分散在其他地方。没有什么可以使它连贯。这不是一个错误，而是一个潜在错误的雷区，分散在经过您的 hasattr 的任何执行路径上。

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所以如果有选择的话，顺序是：

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1. 使用对象模型或修复它，或者至少找出它的问题\n以及如何修复它
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2. 使用 isinstance
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3. 不要\xe2\x80\x99t 使用 hasattr
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