


Différences entre type() et isinstance()
En Python, il existe deux façons de vérifier le type d'un objet : type() et isinstance(). Bien que les deux fonctions servent le même objectif, elles diffèrent par leur comportement et leur approche.
type()
La fonction type() renvoie la classe de l'objet qui lui est transmis. Il vérifie l'égalité exacte des types, ce qui signifie que si un objet est une sous-classe d'un type spécifié, la fonction type() ne renverra pas la classe parent.
class MyDerivedClass(BaseClass): pass if type(MyDerivedClass()) is BaseClass: print("True") # This will print False
isinstance()
La fonction isinstance() vérifie si un objet est une instance d'une classe ou d'une sous-classe spécifiée. Contrairement à type(), il vérifie de manière récursive toute la hiérarchie des classes, y compris les classes héritées.
class MyDerivedClass(BaseClass): pass if isinstance(MyDerivedClass(), BaseClass): print("True") # This will print True
Implications pour l'utilisation
La principale différence entre type() et isinstance() réside dans leur approche à l'héritage de classe. type() vérifie uniquement l'égalité exacte des types, tandis que isinstance() considère l'ensemble de la hiérarchie des classes. Cette distinction est importante lorsqu'il s'agit de l'héritage et du polymorphisme.
En général, il est préférable d'utiliser isinstance() lors de la vérification des types, car cela concerne l'héritage. Cependant, il peut y avoir des situations spécifiques où l'égalité exacte des types est requise, auquel cas type() doit être utilisé.
Alternatives à la vérification de type
Dans de nombreux cas, il est préférable d'éviter les la vérification de type et s'appuie plutôt sur la « saisie par canard », qui vérifie si un objet possède les attributs ou les méthodes requis pour effectuer une tâche spécifique.
if hasattr(obj, "method_name"): ...
La saisie par canard est plus flexible et idiomatique en Python, car il permet une substitution transparente d'objets avec des types différents mais des interfaces similaires.
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ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

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