是否有针对类型类型的规范“isinstance”实现？

Question

您可以\xe2\x80\x99t 使用类型类型，例如Dict[str, int]在检查中isinstance：

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Python 3.7.6 (default, Dec 30 2019, 19:38:28)\nType \'copyright\', \'credits\' or \'license\' for more information\nIPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type \'?\' for help.\n\nIn [1]: from typing import Dict\n\nIn [2]: myvar = {"a": 1}\n\nIn [3]: isinstance(myvar, Dict[str, int])\n---------------------------------------------------------------------------\nTypeError                                 Traceback (most recent call last)\n<ipython-input-3-a8fee57141ae> in <module>\n----> 1 isinstance(myvar, Dict[str, int])\n

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然而，任何进行类型检查的库都需要能够执行类似的操作isinstance(myvar, Dict[str, int])（...我意识到它应该被称为与 不同的东西isinstance，这不是完全相同的事情）

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我觉得适用于打字的等效函数必须存在于某个地方，也许在mypy项目中？（但是里面\xe2\x80\x99s有很多复杂的代码，到目前为止我找不到\xe2\x80\x99）

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除了 mypy 之外，还有很多项目需要这个，例如像pydantic和 AFAICT 这样的库，它们都有复杂的手动实现，并且似乎有很多边缘情况（或者只是 \xe2\x80\xa6 \xe2\x80 \x98cases\xe2\x80\x99) 必须枚举和覆盖。这会导致错误/有限的类型识别，例如https://github.com/bloomberg/attrs-strict/issues/27

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似乎需要此功能的规范实现。是否已经存在于我尚未\xe2\x80\x99t 找到的地方？

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我给你一个来自 Python stdlib 的激励示例：

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https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.singledispatch

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对于用类型注释的函数，装饰器将自动推断第一个参数的类型：

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>>> @fun.register\n... def _(arg: int, verbose=False):\n...     if verbose:\n...         print("Strength in numbers, eh?", end=" ")\n...     print(arg)\n...\n>>> @fun.register\n... def _(arg: list, verbose=False):\n...     if verbose:\n...         print("Enumerate this:")\n...     for i, elem in enumerate(arg):\n...         print(i, elem)\n

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嗯，这很酷。但这是作弊，因为现在我们通常不会使用list内置函数来注释第二个函数，而是使用诸如List[str]...之类的东西，但这不起作用，因为singledispatch只是做了一个幼稚的isinstance检查，这可以\不处理泛型类型。因此singledispatch并不像它声称的那样真正支持通过类型注释进行调度。

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Answer 1

不，没有此类规范检查。正如评论者所说，类型是为了静态类型检查而引入的，我认为许多核心开发人员认为它应该保持这样。

我能想到的最接近的是 pydantic 的parse_obj_as。它的不同之处在于它尝试将对象强制转换为特定类型，如果失败则会引发错误，但它非常接近。

用法：

from pydantic import parse_obj_as
from typing import Dict

parse_obj_as(Dict[str, int], {'xxx': 1, 'yyy': 2})
#> {'xxx': 1, 'yyy': 2}

parse_obj_as(Dict[str, int], {'xxx': 1, 123: '12'})
#> {'xxx': 1, '123': 12}

parse_obj_as(Dict[str, int], ['not a dict'])
#> ValidationError: 1 validation error for ParsingModel[Dict[str, int]]
#> __root__
#>   value is not a valid dict (type=type_error.dict)

文档在这里。

注意：我构建了 pydantic，所以我有点偏见。