


Unterschiede zwischen type() und isinstance()
In Python gibt es zwei Möglichkeiten, den Typ eines Objekts zu überprüfen: type() und isinstance(). Obwohl beide Funktionen denselben Zweck erfüllen, unterscheiden sie sich in ihrem Verhalten und Ansatz.
type()
Die Funktion type() gibt die Klasse des an sie übergebenen Objekts zurück. Es prüft die genaue Typgleichheit, was bedeutet, dass die Funktion type() nicht die übergeordnete Klasse zurückgibt, wenn es sich bei einem Objekt um eine Unterklasse eines bestimmten Typs handelt.
class MyDerivedClass(BaseClass): pass if type(MyDerivedClass()) is BaseClass: print("True") # This will print False
isinstance()
Die Funktion isinstance() prüft, ob ein Objekt eine Instanz einer angegebenen Klasse oder Unterklasse ist. Im Gegensatz zu type() überprüft es rekursiv die gesamte Klassenhierarchie, einschließlich geerbter Klassen.
class MyDerivedClass(BaseClass): pass if isinstance(MyDerivedClass(), BaseClass): print("True") # This will print True
Auswirkungen auf die Verwendung
Der Hauptunterschied zwischen type() und isinstance() liegt in ihrem Ansatz zur Klassenvererbung. type() prüft nur auf exakte Typgleichheit, während isinstance() die gesamte Klassenhierarchie berücksichtigt. Diese Unterscheidung ist wichtig, wenn es um Vererbung und Polymorphismus geht.
Im Allgemeinen wird bei der Typprüfung die Verwendung von isinstance() bevorzugt, da es die Vererbung berücksichtigt. Es kann jedoch bestimmte Situationen geben, in denen eine genaue Typgleichheit erforderlich ist. In diesem Fall sollte type() verwendet werden.
Alternativen zur Typprüfung
In vielen Fällen ist es vorzuziehen, explizit zu vermeiden Typprüfung und verlassen Sie sich stattdessen auf „Duck Typing“, das prüft, ob ein Objekt über die erforderlichen Attribute oder Methoden verfügt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen.
if hasattr(obj, "method_name"): ...
Duck Die Eingabe ist in Python flexibler und idiomatischer, da sie eine nahtlose Ersetzung von Objekten mit unterschiedlichen Typen, aber ähnlichen Schnittstellen ermöglicht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von„type()' vs. „isinstance()' in Python: Wann sollte ich welches verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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