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

我想避免使用elif的东西，因为有时我希望attribute_a是一个浮点数但是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，所以为每个可能的组合写出全套可能的if循环是不可行的，其中一个是数字，哪个是列表。

任何帮助表示赞赏，谢谢，Sam

编辑，1/23/15：一个想法是定义两个新功能如下

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的各种概括等），然后将它们插入需要的地方。这是一个合理的黑客攻击，还是以某种方式不恰当？

Answer 1

使用isinstance你可以传递一个类型的元组，以避免你的多个or's：

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

如果你只能有两种可能的情况使用if / else：

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

您可以使用条件表达式，但您的语句会很长：

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的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

您可能需要考虑使用抽象基类来减少组合的数量。

已经有一个abc来测试你的一个论点是int还是float;它是numbers.Real：

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

还有一个abc来测试你的一个论点是list，tuple还是array。这是collections.abc.Container：

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

所以功能变成：

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

在isinstance(var,(list, tuple, array))中使用抽象基类而不是Padraic Cunningham's answer有一个重要的潜在优势：对abc进行检查将允许您的代码甚至可以用于“充当”这些类型容器的类型，但不一定是它们的子类。对于像“Real”一样但不一定是从int或float分类的类也是如此。根据您的使用情况，这也可能是一个缺点（例如，请参阅下面关于str对象的说明）。

编辑：下面的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（看起来可能是这样），则可以创建自定义抽象基类using the abc module。

或者，您可以添加and not isinstance(var,str)（仅限Python 3）。

---

编辑：不幸的是，这个答案的overload部分不适用于OP，因为他<3.0，但也许它会帮助其他人。

这个问题也让我想起了overload library，我一直想尝试一下。

使用该模块，这是尝试使用抽象基类解决您的问题：

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)