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我想测试一个对象是否是一个类的实例,并且只测试这个类(没有子类).我可以这样做:

obj.__class__ == Foo
obj.__class__ is Foo
type(obj) == Foo
type(obj) is Foo

是否有理由选择一个而不是另一个？(业绩差异,陷阱等)

换句话说:a)使用__class__和type(x)？之间有什么实际区别吗？b)类对象总是可以安全地进行比较is吗？

更新:感谢大家的反馈.我仍然对类对象是否是单身人士感到困惑,我的常识说他们是,但是很难得到确认(尝试谷歌搜索"python","class"和"unique"或"singleton") .

我还要澄清一点,根据我的特殊需求,"更便宜"的解决方案才是最好的,因为我正在尝试优化一些专业课程中的大部分(几乎达到了理智的程度)要做的是删除Python并在C)中开发该特定模块.但问题背后的原因是为了更好地理解语言,因为它的某些功能对于我来说很容易找到这些信息.这就是为什么我让讨论延伸一点而不是解决__class__ is,所以我可以听到更有经验的人的意见.到目前为止,它已经非常富有成效!

我进行了一项小测试,以测试4种替代方案的性能.分析器结果是:

               Python  PyPy (4x)
type()    is   2.138   2.594
__class__ is   2.185   2.437
type()    ==   2.213   2.625
__class__ ==   2.271   2.453

不出所料,is表现优于==所有情况.type()在Python中表现更好(2%更快)并且__class__在PyPy中表现更好(快6%).有趣的是,__class__ ==在PyPy 中表现更好type() is.

更新2:很多人似乎并不理解我所说的"一个类是一个单身人士",所以我将用一个例子说明:

>>> class Foo(object): pass
...
>>> X = Foo
>>> class Foo(object): pass
... …

type(obj)和之间有什么区别obj.__class__？有可能type(obj) is not obj.__class__吗？

我想编写一个在提供的对象上一般工作的函数,使用与另一个参数相同类型的默认值1.下面的#1或#2哪个变体会做正确的事情？

def f(a, b=None):
  if b is None:
    b = type(a)(1) # #1
    b = a.__class__(1) # #2

我遇到了一个python问题.我想用来type()找出我正在使用的变量类型.代码看起来与此类似:

class Foo():
       array=[ myField(23),myField(42),myField("foo"), myField("bar")]
       def returnArr(self):
          for i in self.array:
               print type(i)

if __name__ == "__main__":
    a=Foo()
    a.returnArr()

编辑:myField()是我定义的类.

当我要求type()时,我得到: <type 'instance'>现在根据1,这是因为我使用了一个类元素并要求type()它.现在,我需要的是:<type 'int'>对于例如:myField(42)与<type 'str'>对myField(foo).我怎么能实现这一点？

编辑:

def __init__(self, name, default, fmt="H"):
    self.name = name
    if fmt[0] in "@=<>!":
        self.fmt = fmt
    else:
        self.fmt = "!"+fmt
    self.default = self.any2i(None,default)
    self.sz = struct.calcsize(self.fmt)
    self.owners = []

代码取自scapy,我尝试调整它.

我正在尝试使用OOP python,我不确定__repr__函数继承.由于父类函数看起来像这样:

def __repr__(self):
    '''Returns representation of the object'''
    return("{}({!r})".format("Class name", self._param))

我想知道是否更好地使用通用方法(也适用于子类),如下所示:

def __repr__(self):
    '''Returns representation of the object'''
    return("{}({!r})".format(self.__class__.__name__, self._param))

或者如果在每个班级中覆盖该功能是一个好习惯.

另外,请忽略编码部分,因为我将它留在后面.

从这里:

super( [ type [ , object-or-type ]] )

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

返回一个代理对象,该方法将方法调用委托给父类或兄弟类type.这对于访问已在类中重写的继承方法很有用.搜索顺序与使用的搜索顺序相同,getattr()只是type跳过了自身.

如果省略第二个参数,则返回的超级对象是未绑定的.

如果第二个参数是一个对象,则isinstance(obj, type)必须为true.

如果第二个参数是一个类型,则issubclass(type2, type)必须为true(这对于classmethods很有用).

1. 如果我是正确的,则类型是类,类是类型.类是一个对象,因此类型也是一个对象.当第二个参数是一个类型的对象时,为什么引用会区分这两种情况？

2. 当第二个参数是一个类型时,为什么issubclass(type2, type) 要求为真？

3. super分别在三种情况下返回的超级对象的类型是什么？或者你如何确定返回的超级对象的类型super？

   当第二个参数是一个对象时,因为"搜索顺序与getattr()除了type自身被跳过之外的搜索顺序相同",我猜测super函数返回的superobject的类型应该是第一个参数的任何祖先类的子类type,但我发现它实际上不是通过测试issubclass.所以我误解了什么？

实现__repr__了一类Foo有成员变量x和y,是有办法来自动填充字符串？不起作用的示例:

class Foo(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __repr__(self):
        return "Foo({})".format(**self.__dict__)

>>> foo = Foo(42, 66)
>>> print(foo)
IndexError: tuple index out of range

而另一个:

from pprint import pprint
class Foo(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __repr__(self):
        return "Foo({})".format(pprint(self.__dict__))

>>> foo = Foo(42, 66)
>>> print(foo)
{'x': 42, 'y': 66}
Foo(None)

是的我可以将方法定义为

    def __repr__(self):
        return "Foo({x={}, y={}})".format(self.x, self.x)

但是当有许多成员变量时,这会变得乏味.