Question

我试图找出确定对象obj是否可以执行操作do_stuff()的不同方法之间的权衡。据我了解，有三种方法可以确定这是否可行：

# Way 1
if isinstance(obj, Foo):
    obj.do_stuff()

# Way 2
if hasattr(obj, 'do_stuff'):
    obj.do_stuff()

# Way 3
try:
    obj.do_stuff()
except:
    print 'Do something else'

哪种方法首选（以及为什么）？

Answer 1

我认为Python编码器通常首选最后一种方法，因为Python社区教授了motto：“更容易请求宽恕而非许可”（EAFP）。

简而言之，座右铭意味着避免在你做之前检查你是否可以做某事。相反，只需运行该操作。如果失败，请妥善处理。

此外，第三种方法还有一个额外的好处，即明确操作应该工作。

话虽如此，你真的应该避免像这样使用裸except。这样做会捕获任何/所有异常，甚至是不相关的异常。相反，最好特别捕获异常。

在这里，您需要捕获AttributeError：

try:
    obj.do_stuff()   # Try to invoke do_stuff
except AttributeError:
    print 'Do something else'  # If unsuccessful, do something else

Answer 2

使用isinstance进行检查会违反使用duck typing的Python惯例。

hasattr工作正常，但Look Before you Leap代替更多Pythonic EAFP。

您对第3种方式的实施很危险，因为它可以捕获任何和所有错误，包括do_stuff方法引发的错误。你可以更精确地使用：

try:
    _ds = obj.do_stuff
except AttributeError:
    print('Do something else')
else:
    _ds()

但在这种情况下，我更喜欢方式2，尽管有轻微的开销 - 它更具可读性。

Answer 3

正确的答案是＆＃39;不是＆＃39; hasattr提供功能，但它可能是所有选项中最差的。

我们使用python的面向对象特性，因为它有效。面向对象分析从来都不准确，而且经常会混淆我们使用类层次结构，因为我们知道它们可以帮助人们更快地完成工作。人们掌握物体，良好的物体模型可以帮助编码人员更快地改变事物，减少错误。正确的代码最终聚集在正确的位置。对象：

可以在不考虑存在哪种实现的情况下使用
明确需要更改的内容以及
将某些功能的更改与其他功能的更改隔离开来 - 您可以修复X而不必担心会破坏Y

hasattr vs isinstance

必须使用isinstance或hasattr表示对象模型已损坏或我们使用不正确。正确的做法是修复对象模型或更改我们使用它的方式。这两个结构具有相同的效果，并且在命令式“我需要代码执行此操作”的意义上它们是等效的。在结构上存在巨大差异。在第一次实现这种方法时（或者在做了其他事情的几个月之后），isinstance会传达更多有关实际情况和其他可能性的信息。 Hasattr没有告诉你任何事情。

长期的开发历史使我们远离FORTRAN和代码与大量的“我是谁”交换机。我们选择使用对象，因为我们知道它们有助于使代码更易于使用。通过选择hasattr我们提供功能但是没有任何修复，代码比我们开始之前更加破碎。在将来添加或更改此功能时，我们将不得不处理不同组合的代码，并且至少有两个组织原则，其中一些是“应该”的，其余的则随机分散在其他地方。没有什么可以使它凝聚在一起。这不是一个错误，而是潜在错误的雷区分散在通过你的地址的任何执行路径上。

因此，如果有任何选择，订单是：

使用对象模型或修复它或至少解决错误用它以及如何解决它
使用isinstance
请勿使用hasattr

python isinstance vs hasattr vs try / except：什么更好？

3 个答案: