type() と isinstance() の違いを理解する
type() と isinstance() は、次のことを可能にする 2 つの Python 構造です。オブジェクトのタイプを決定します。これらは同様の目的を果たしますが、この 2 つには微妙ですが決定的な違いがあります。これらの違いを詳しく見てみましょう。
type() と isinstance()
type() は、オブジェクトの型オブジェクトを返し、正確な型情報を提供します。たとえば、dict 型の変数 a がある場合、type(a) は
isinstance() は、オブジェクトがインスタンスであるかどうかを確認します。特定のタイプまたはそのタイプのサブクラスの。したがって、str 型の変数 b がある場合、isinstance(b, str) は True を返し、unicode は str のサブクラスであるため、isinstance(b, unicode) も True を返します。
継承とサブクラス化
type() と isinstance() の重要な違いの 1 つは、その方法にあります。継承とサブクラス化を処理します。 type() は、オブジェクトの型を指定された型と直接比較します。ただし、 isinstance() は継承階層を考慮するため、サブクラスのオブジェクトも基本クラスのインスタンスとみなされます。たとえば、Animal クラスから継承する Dog クラスがある場合、type(dog_instance) が
パフォーマンスに関する考慮事項
パフォーマンスの点では、一般に isinstance() の方が優れています。継承関連のチェックでは type() よりも効率的です。これは、type() はオブジェクトが特定の型のインスタンスであるかどうかを判断するために継承階層を横断する必要があるのに対し、isinstance() はオブジェクト自体の型を単純にチェックできるためです。ただし、型を直接比較する場合は、type() の方が高速です。
ベスト プラクティス
一般に、オブジェクトが継承とサブクラス化をサポートしているため、特定の型。 type() は、オブジェクトの正確な型情報が必要な場合、または同じ型の 2 つのオブジェクトを比較する場合に使用する必要があります。
型の等価性チェックを避ける
重要ですtype() == type() を使用して 2 つのオブジェクトがまったく同じ型であるかどうかを確認することは、一般的に良い方法とは考えられていないことに注意してください。これは、そのようなチェックは脆弱であり、将来サブクラスが導入された場合に壊れる可能性があるためです。代わりに、 isinstance() または「ダック タイピング」を使用してください。これには、明示的な型ではなく、その動作に基づいてオブジェクトを特定の型であるかのように処理することが含まれます。
以上がPython の `type()` 関数と `isinstance()` 関数の主な違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

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Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

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