python：自动区分list/tuple/array和int/float

Question

我有一些对象可以是浮点数（或整数）或元组（或列表或数组）。是否可以使用惯用的 Python 来避免编写 if/elif 函数？现在我有

def f(attribute_a,attribute_b):
    if type(attribute_a) == float or type(attribute_a) == int:
        result = attribute_a + attribute_b
    elif type(attribute_a) == list or type(attribute_a) == tuple or type(attribute_a) == array:
        result = numpy.array([ attribute_a[i] + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_a)) ])
    return result

我想避免 elif 的东西，因为有时我希望 attribute_a 是一个浮点数，但 attribute_b 是一个列表，在这种情况下，我想要像

result = numpy.array([ attribute_a + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_b)) ])

因为我有五个不同的属性，所以不可能为每个可能的组合写出完整的 if 循环集，其中一个是数字，哪个是列表。

感谢任何帮助，谢谢，山姆

编辑，15 年 1 月 23 日： 一种想法是定义两个新函数如下

def general_value(x,i):
    if type(x)==float or type(x)==int:
        return x
    elif type(x)==list or type(x)==tuple:
        return x[i]
def general_len(x):
    if type(x)==float or type(x)==int:
        return 1
    elif type(x)==list or type(x)==tuple:
         return len(x)

（或对 isintance 等的各种概括），然后将它们插入到需要的地方。这是一个合理的黑客攻击，还是某种程度上不恰当？

Answer 1

使用 isinstance 可以传递类型元组以避免多重 or's:

if  isinstance(attribute_a,(int,float))
   ...
elif isinstance(attribute_a,(list,tuple, array)):

如果您只能有两种可能的情况，请使用 if/else:

  if  isinstance(attribute_a,(int,float))
     result =  ...
  else:
     result =  ...

您可以使用条件表达式，但您的语句会相当长：

result =  attribute_a + attribute_b if isinstance(attribute_a,(int,float)) else numpy.array([ attribute_a[i] + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_a)) ])

如果要检查一组可能匹配组合的两个属性：

if isinstance(attribute_a,(list,tuple,float) and isinstance(attribute_b,(float,list))):

另一种方法是存储isinstance的结果并否定检查以避免重复调用：

a,b = if isinstance(attribute_a,(list,tuple) ,isinstance(attribute_b,float))

if a and b:
   ...
elif  a and not b:
   ...
else:
    ....

如果你想检查是否是元组、列表等，那么你可以使用：

from collections import Iterable
def check(ele):
   return isinstance(ele,Iterable) and not isinstance(ele,basestring)

然后：

if check(attribute_a) and check(attribute_b):
    .....

Answer 2

您可能要考虑使用抽象基 class 来减少组合的数量。

已经有一个 abc 来测试你的参数之一是 int 还是 float；它是 numbers.Real：

assert isinstance(1,numbers.Real)
assert isinstance(1.1,numbers.Real)

也已经有一个 abc 来测试你的参数之一是 list、tuple 还是 array。是 collections.abc.Container:

assert isinstance((1,),collections.abc.Container)
assert isinstance([],collections.abc.Container)
assert isinstance(array([]),collections.abc.Container)

所以函数变为：

def f(attribute_a,attribute_b):
    if isinstance(attribute_a,numbers.Real) and isinstance(attribute_b,numbers.Real):
        #Both arguments are Real numbers
        result = attribute_a + attribute_b
    elif isinstance(attribute_a,collections.abc.Container) and isinstance(attribute_b,collections.abc.Container):
        #Both arguments are Containers
        result = numpy.array([ attribute_a[i] + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_a)) ])
    elif isinstance(attribute_a,numbers.Real) and isinstance(attribute_b,collections.abc.Container):
        # First argument is a Real number, second is a Container
        result = numpy.array([ attribute_a + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_b)) ])
    elif isinstance(attribute_a,collections.abc.Container) and isinstance(attribute_b,numbers.Real):
        # First argument is a Container, second is a Real number
        result = numpy.array([ attribute_a[i] + attribute_b for i in range(len(attribute_a)) ])
    return result

使用抽象基数 classes 而不是中的 isinstance(var,(list, tuple, array)) 有一个重要的潜在优势：检查 abc 将允许您的代码工作甚至"act like" 这些容器的类型，但不一定是它们的子class。对于 class 也是如此 "act like" 和 Real 但不一定是 int 或 float 的子class。根据您的用例，这也可能是一个缺点（例如，请参见下面关于 str 对象的注释）。

编辑：下面评论中的重要问题是：

assert isinstance("some string",collections.abc.Container)

如果从可迭代类型中限制字符串很重要（看起来可能很重要），可以创建自定义抽象基础 class using the abc module.

或者，您可以只添加 and not isinstance(var,str)（仅 Python 3）。

编辑：不幸的是，此答案的 overload 部分不适用于 OP，因为他 <3.0，但也许它会对其他人有所帮助。

这个问题也让我想起了overload library，一直想试试。

使用该模块，尝试使用抽象基础 classes 来解决您的问题：

from overload import overload
from collections.abc import Container
from numbers import Real

@overload
def f(attribute_a:Container,attribute_b:Container):
    '''Both arguments are Containers, e.g. list, tuple, or array'''
    return numpy.array([ attribute_a[i] + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_a)) ])

@f.add
def f(attribute_a:Real,attribute_b:Real):
    '''Both arguments are Real numbers, e.g. int, float'''
    attribute_a + attribute_b

@f.add
def f(attribute_a:Real,attribute_b:Container):
    '''First argument is a Real number, second is a Container'''
    return numpy.array([ attribute_a + attribute_b[i] for i in range(len(attribute_b)) ])

@f.add
def f(attribute_a:Container,attribute_b:Real):
    '''First argument is a Container, second is a Real number'''
    return f(attribute_b,attribute_a)

python：自动区分list/tuple/array和int/float

python: automatically differentiate between list / tuple / array and int / float

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