如果没有使用python对象的属性，如何避免对其进行类型检查？


How can I avoid type checking a python object if its attributes aren't used?

我在这里遇到了一般类型检查、数字类型检查和字符串类型检查的答案。大多数人似乎回答说，由于duck类型，不应该在python(<2.6)中执行类型检查。我对duck类型的(有限)理解是，类型是由使用对象的属性决定的。如果不使用任何属性，我该怎么做？

我有一个简单的函数，它根据参数确定常量，参数应该是一个数字。我提出一个由

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class outOfBoundsError(ValueError):
   """
    Specified value is outside the domain.
   """

告诉他们他们给我的号码太大了。我想保持这条信息的具体性。但是如果参数是一个字符串(如'charlie'，它仍然认为参数大于我指定的数字(并引发我的异常)。我应该在代码中添加一个伪行，比如argument + 2，以便引发类型错误吗？

注：我对abc一无所知，但我认为它们对我不可用，因为我们可以访问的最新python版本是2.5:。

相关讨论

对于这个问题，一个常见的鸭子式的Python解决方案是(尝试)将您得到的转换为您需要的。例如，如果需要整数：

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def getconstants(arg):
    try:
        arg = int(arg)
    except:
        raise TypeError("expected integer, or something that can be converted to one, but got" + repr(arg))

int类型的构造函数知道如何处理许多内置类型。此外，可转换为int类型的类型可以实现__int__()特殊方法，这将允许在此处使用它们。如果用户传入了一个字符串，只要它只包含数字，就可以正常工作。

您执行某些只能在数字类型(如添加2)上执行的操作的想法类似，在许多情况下效果很好，但在可以转换为所需类型的字符串中失败，因此我更喜欢类型转换。

在这里，没有try/except，你可能过得去，因为int()如果不能转换的话，要么提高TypeError，要么提高ValueError，但我认为TypeError更合适，因为你主要对对象的类型感兴趣，所以我选择了抓住例外，总是提高TypeError。

我诚实的回答

Most people seem to respond by saying
that type checking should never be
performed in python (< 2.6) due to duck typing

是胡说八道。

类型检查是常见的做法。

不要全神贯注，不要接受未经过滤的每一句话。

您可以检查以确保您期望最初支持的类型。即

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def foo(arg):
    if not isinstance(arg, int):
        raise TypeError
    ...

如果你只支持整数，那就没什么错。

内省对这个有用…基元类型也有类名：

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>>> i=2
>>> i.__class__.__name__
'int'
>>> s="two"
>>> s.__class__.__name__
'str'
>>>