|
Функции isinstance и type для проверки типов данныхКурс по Python: https://stepik.org/course/100707 На этом занятии мы поговорим о функции isinstance(), с помощью которой можно выполнять проверку на принадлежность объекта определенным типам данных. Например, объявим переменную: a = 5 и для нее вызовем функцию isinstance(), следующим образом: isinstance(a, int) Увидим значение True, так как переменная a действительно ссылается на целочисленный объект. А вот если указать: isinstance(a, float) то уже будет возвращено значение False. Вот так в самом простом варианте работает эта функция. Но у нее есть один нюанс, связанный с булевым типом данных. Если определить переменную: b = True то, очевидно, функция: isinstance(b, bool) вернет значение True. Однако, если вместо bool записать int: isinstance(b, int) то тоже увидим True. Это связано с особенностью реализацией типа bool. Не буду углубляться в эти детали, здесь просто достаточно запомнить этот момент. Но тогда спрашивается, а как отличать тип bool от типа int? Если нужна строгая проверка на типы, то лучше использовать знакомую нам функцию type() с проверкой на равенство: type(b) == bool или, используя оператор is: type(b) is bool Эта функция различает булевы типы от целочисленных: type(b) is int Или, если мы хотим произвести множественную проверку, то воспользоваться оператором in: type(b) in (bool, float, str) Здесь мы сразу проверяем переменную b на три типа данных. Сейчас у вас может возникнуть вопрос, зачем нужна функция isinstance(), если проверку типов можно делать функцией type()? В целом, они действительно очень похожи, но isinstance() в отличие от type() делает проверку с учетом иерархии наследования объектов и была разработана для проверки принадлежности объекта тому или иному классу:
Например, тип bool наследуется от int, поэтому isinstance() выдает True для обоих типов, когда b – булева переменная. А функция type() даст True только для типа bool. То есть, здесь проверка происходит без учета иерархии. (Я сейчас не буду углубляться и объяснять, что такое наследование – это уже раздел ООП и предмет отдельного курса). Теперь, когда мы в целом познакомились с работой функции isinstance(), давайте рассмотрим следующий пример. Предположим, что у нас есть кортеж с произвольными данными: data = (4.5, 8.7, True, "книга", 8, 10, -11, [True, False]) И наша задача вычислить сумму всех вещественных чисел этой коллекции. Для этого, очевидно, вначале каждый элемент кортежа нужно проверить на вещественный тип данных, а затем, выполнять суммирование. Я вначале сделаю это через обычный цикл for: s = 0 for x in data: if isinstance(x, float): s += x print(s) Как видите, у нас получилась нужная сумма. Но эту же задачу можно реализовать лучше, с использованием ранее рассмотренной функции filter(): s = sum(filter(lambda x: isinstance(x, float), data)) Видите, все записано в одну строчку и, кроме того, работает быстрее, так как используются встроенные функции вместо цикла for. А вот если мы попробуем вычислить сумму целочисленных значений, просто изменив тип данных: s = sum(filter(lambda x: isinstance(x, int), data)) то увидим неверное значение 8, так как в коллекции data присутствует булево значение True, которое интерпретируется как целое число 1. Здесь лучше применять строгую проверку с использованием функции type(): s = sum(filter(lambda x: type(x) is int, data)) Теперь видим верное значение 7. С помощью функции isinstance() можно делать и множественные проверки. Например, мы хотим определить, относится ли число к целому или вещественному типу данных? Для этого достаточно записать кортеж из этих типов: a = 5.5 isinstance(a, (int, float)) Это эквивалентно записи: isinstance(a, int) or isinstance(a, float) Но первый вариант короче и потому чаще используется на практике. Вот так в Python можно выполнять проверку типов данных для произвольных объектов. А также знаете отличия между работой функций isinstance() и type(). До встречи на следующем уроке. Курс по Python: https://stepik.org/course/100707 Видео по теме |
