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怎么在python中判断对象是否可调用-创新互联

本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中判断对象是否可调用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

建网站原本是网站策划师、网络程序员、网页设计师等,应用各种网络程序开发技术和网页设计技术配合操作的协同工作。创新互联专业提供成都做网站、成都网站制作、成都外贸网站建设,网页设计,网站制作(企业站、响应式网站建设、电商门户网站)等服务,从网站深度策划、搜索引擎友好度优化到用户体验的提升,我们力求做到极致!

查找资料,基本上判断python对象是否为可调用的函数,有三种方法

使用内置的callable函数

callable(func)

用于检查对象是否可调用,返回True也可能调用失败,但是返回False一定不可调用。

官方文档:https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=callable#callable

判断对象类型是否是FunctionType

type(func) is FunctionType
# 或者
isinstance(func, FunctionType)

判断对象是否实现 __call__ 方法

hasattr(func, '__call__')

写个小demo,测试下这三种验证方式的区别

from types import FunctionType
__author__ = 'blackmatrix'


class ClassA:

 @staticmethod
 def func_a():
  pass

 @classmethod
 def func_b(cls, arg):
  pass

 def func_c(self, arg):
  pass


def func_d():
 pass

if __name__ == '__main__':

 class_a = ClassA()

 print('静态方法,实例调用验证')
 print("callable(class_a.func_a) result: {result}".format(result=callable(class_a.func_a)))
 print("type(class_a.func_a) is FunctionType result: {result}".format(result=type(class_a.func_a) is FunctionType))
 print("hasattr(class_a.func_a, '__call__') result: {result}".format(result=hasattr(class_a.func_a, '__call__')))

 print('静态方法,类调用验证')
 print("callable(ClassA.func_a) result: {result}".format(result=callable(ClassA.func_a)))
 print("type(ClassA.func_a) is FunctionType result: {result}".format(result=type(ClassA.func_a) is FunctionType))
 print("hasattr(ClassA.func_a, '__call__') result: {result}".format(result=hasattr(ClassA.func_a, '__call__')))

 print('类方法验证')
 print("callable(ClassA.func_b) result: {result}".format(result=callable(ClassA.func_b)))
 print("type(ClassA.func_b) is FunctionType result: {result}".format(result=type(ClassA.func_b) is FunctionType))
 print("hasattr(ClassA.func_b, '__call__') result: {result}".format(result=hasattr(ClassA.func_b, '__call__')))

 print('实例方法验证')
 print("callable(class_a.func_c) result: {result}".format(result=callable(class_a.func_c)))
 print("type(class_a.func_c) is FunctionType result: {result}".format(result=type(class_a.func_c) is FunctionType))
 print("hasattr(class_a.func_c, '__call__') result: {result}".format(result=hasattr(class_a.func_c, '__call__')))

 print('函数验证')
 print("callable(func_d) result: {result}".format(result=callable(func_d)))
 print("type(func_d) is FunctionType result: {result}".format(result=type(func_d) is FunctionType))
 print("hasattr(func_d, '__call__') result: {result}".format(result=hasattr(func_d, '__call__')))

通过运行结果,发现三种方法的验证结果并不相同。

主要是type(func) is FunctionType方法,在验证类方法和实例方法时,会返回False,

从调试的结果上看,实例方法,和类方法的类型都是,不是FunctionType,所以会返回False

静态方法,实例调用验证
callable(class_a.func_a) result: True
type(class_a.func_a) is FunctionType result: True
hasattr(class_a.func_a, '__call__') result: True
静态方法,类调用验证
callable(ClassA.func_a) result: True
type(ClassA.func_a) is FunctionType result: True
hasattr(ClassA.func_a, '__call__') result: True
类方法验证
callable(ClassA.func_b) result: True
type(ClassA.func_b) is FunctionType result: False
hasattr(ClassA.func_b, '__call__') result: True
实例方法验证
callable(class_a.func_c) result: True
type(class_a.func_c) is FunctionType result: False
hasattr(class_a.func_c, '__call__') result: True
函数验证
callable(func_d) result: True
type(func_d) is FunctionType result: True
hasattr(func_d, '__call__') result: True

因为Python中分为函数(function)和方法(method),函数是Python中一个可调用对象(用户定义的可调用对象,及lambda表达式创建的函数,都是函数,其类型都是FunctionType),方法是一种特殊的类函数。

官方文档中,对于method的定义:

Methods are always bound to an instance of a user-defined class

类方法和类进行绑定,实例方法与实例进行绑定,所以两者的类型都是method。

而静态方法,本身即不和类绑定,也不和实例绑定,不符合上述定义,所以其类型应该是function。

其中还有需要注意的是,如果一个类实现了__call__方法,那么其实例也会成为一个可调用对象,其类型为创建这个实例的类,而不是函数或方法。

class TheClass:

 def __call__(self, *args, **kwargs):
  return self

if __name__ == '__main__':
  the_class = TheClass()
  # True
  print('class_instance callable {callable} '.format(callable=callable(the_class)))

所以通过类型去判断Python对象是否可调用,需要同时判断是函数(FunctionType)还是方法(MethodType),或者类是否实现__call__方法。

如果只是单纯判断python对象是否可调用,用callable()方法会更稳妥。

以上就是怎么在python中判断对象是否可调用,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。


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