关于异常处理：python isinstance vs hasattr vs try / except：什么更好？

python isinstance vs hasattr vs try/except: What is better?

我试图找出不同方法之间的权衡，以确定对象obj是否可以执行动作do_stuff()。据我所知，有三种方法可以确定这是否可行：

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# 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'

哪个是首选方法(为什么)？

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我相信最后一种方法通常被Python编码人员首选，因为在Python社区中有一句格言："请求宽恕比请求许可更容易"(EAFP)。

简而言之，这句格言的意思是避免在做之前检查你是否能做些什么。相反，只需运行该操作。如果失败，请妥善处理。

另外，第三种方法还有一个额外的优点，就是可以清楚地表明操作应该有效。

有了这一点，您真的应该避免使用这样的裸except。这样做将捕获任何/所有异常，甚至不相关的异常。相反，最好是专门捕获异常。

在这里，您将要捕获一个AttributeError：

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

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使用isinstance进行检查与使用duck类型的python约定背道而驰。

hasattr工作得很好，但它是在你跳跃之前看的，而不是更像是Python的EAFP。

方法3的实现是危险的，因为它捕获任何和所有错误，包括由do_stuff方法引发的错误。你可以更精确地说：

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

但在本例中，尽管开销很小，但我还是更喜欢第2种方式——它的可读性更高。

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正确答案是"两者都不是"hasattr提供了功能，但它可能是所有选项中最糟糕的。

我们使用Python的面向对象特性，因为它可以工作。OO分析永远不会准确，而且经常混淆，但是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更好的工作。人们掌握对象，一个好的对象模型可以帮助编码人员更快地改变事情，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
明确需要改变的地方
将某些功能的更改与某些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与isinstance

必须使用isInstance或hasattr表示对象模型已损坏或使用错误。正确的做法是修复对象模型或更改我们使用它的方式。这两个构造具有相同的效果，在命令式"我需要代码来做这件事"中，它们是等效的。结构上有很大的不同。在第一次使用这种方法时(或者在做了几个月的其他事情之后)，IsInstance会传递更多关于实际发生的事情以及其他可能发生的事情的信息。哈萨特不会"告诉"你任何事情。

长期的开发历史使我们远离了Fortran，而是使用了大量的"我是谁"开关来编写代码。我们选择使用对象是因为我们知道它们有助于使代码更容易使用。通过选择hasattr，我们提供了功能，但是没有什么可以修复，代码比我们开始之前更容易被破坏。在将来添加或更改此功能时，我们将不得不处理不平等分组且至少有两个组织原则的代码，其中一些原则是"应该"的，其余的则随机分散在其他地方。没有什么可以使它连贯。这不是一个bug，而是散布在通过hasattr的任何执行路径上的潜在错误的雷区。

因此，如果有选择的话，顺序是：

使用对象模型或修复它，或者至少找出问题所在有了它以及如何修复它

使用实例

不要使用hasattr

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