Python-VBA函数之旅-type函数

目录

一、type函数的常见应用场景

二、type函数使用注意事项

三、如何用好type函数？

1、type函数：

1-1、Python：

1-2、VBA：

2、推荐阅读：

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一、type函数的常见应用场景

        type函数在Python中有多个实际应用场景，尽管它主要用于获取对象的类型，但在某些特定情况下，它也能提供重要的信息或用于编程的某些方面，其常见的应用场景有：

1、类型检查： 当你需要确保某个变量或对象具有特定的类型时，可以使用type()函数进行检查，这在编写函数或方法时特别有用，尤其是当函数需要特定类型的参数时。

2、动态类型判断：在某些情况下，你可能需要根据对象的类型来执行不同的操作，使用type()函数可以帮助你实现这种动态类型判断。

3、反射和元编程：在需要编写能够处理不同类型对象的通用代码时，可以使用type()函数和相关的元编程技术。例如，你可以检查一个对象的类型，并基于该类型调用不同的方法或执行不同的操作。

4、注册和类型映射：在构建大型系统时，可能需要将对象类型映射到特定的处理函数或类，type()函数可以用于实现这样的类型到行为的映射。

5、工厂函数和类工厂：在需要基于输入参数动态创建不同类型对象的情况下，可以使用type()函数作为类工厂，这在实现复杂的工厂模式或元编程时可能很有用。

6、调试和日志记录：在开发过程中，type()函数可以帮助你确定变量的实际类型，这在调试或记录对象状态时可能很有用。

7、与其他类型系统交互：当与需要明确类型信息的外部系统或库交互时，type()函数可以帮助你提供正确的类型信息。

8、与内建类型进行比较：有时你可能想要检查一个对象是否是某个特定的内建类型(如int, str, list等)，虽然isinstance()函数是更推荐的做法，但type()函数也可以用于此目的。

二、type函数使用注意事项

        在Python中使用type()函数时，请注意以下几点：

1、避免直接使用type()函数进行类型检查：虽然type()函数可以用来检查对象的类型，但在实践中，更推荐使用isinstance()函数来进行类型检查，这是因为isinstance()会考虑子类关系，而type()则不会，如果你的代码期望接受某个类或其子类的实例，使用isinstance()会更加灵活和健壮。

2、动态类型与静态类型：Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型可以在运行时改变，因此，过度依赖type()函数进行类型检查可能并不符合Python的哲学，在编写Python代码时，应该尽量利用动态类型的优势，而不是试图强制所有变量都保持固定的类型。

3、使用type()创建新类型：虽然type()函数可以用于在运行时动态地创建新的类型，但这种用法在Python中并不常见，Python提供了更直观和易于理解的class语法来定义新的类型，这在大多数情况下都是首选的方法。

4、不要修改内建类型的 `__name__` 或 `__class__` 属性：尽管Python允许你修改对象的属性，但你应该避免修改内建类型或对象的 `__name__` 或 `__class__` 属性，这些属性在Python的内部机制中扮演着重要的角色，修改它们可能会导致不可预测的行为或错误。

5、理解type()函数和class的关系：在Python中，type()函数实际上是一个内建的元类，它负责创建和管理类，当你使用class关键字定义一个类时，Python会自动使用type()作为元类来创建这个类，理解这个关系有助于你更深入地理解Python的类系统。

6、处理NoneType：当你使用type()函数检查一个值为None的变量时，它将返回，确保在代码中正确处理这种情况，特别是当你期望某个变量可能是None时。

7、注意类型注解(从Python 3.5开始)：虽然类型注解(如 `def foo(x: int) -> str:`)并不会改变Python 的动态类型特性，但它们为代码提供了额外的类型信息；类型注解主要用于文档、类型检查和可能的静态类型分析，type()函数与类型注解没有直接关系，但在编写和阅读带有类型注解的代码时，你应该意识到这些注解的存在和用途。

三、如何用好type函数？

        type()函数在Python中用于获取对象的类型，这个函数非常有用，尤其是在你想了解某个对象的类型，或者你想根据对象的类型来执行不同的操作时。为了用好type()函数，请遵循以下建议和方法：

1、获取对象的类型：使用type()函数可以轻松地获取任何对象的类型。

2、判断对象的类型：你可以使用type()函数来判断一个对象是否属于特定的类型，但是，通常建议使用内置的isinstance()函数来进行类型检查，因为它支持子类检查(即如果对象是某个类的子类的实例，isinstance()也会返回True)。

3、在动态类型系统中使用：Python是一种动态类型语言，但type()函数仍然在某些情况下很有用。例如，你可能有一个函数，它接受一个对象并根据该对象的类型执行不同的操作。

4、与isinstance()函数结合使用：虽然type()函数可以用于类型检查，但isinstance()函数通常是更好的选择，但是，你可以结合使用type()和isinstance()两个函数来检查对象是否属于特定的元组或集合中的类型。

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1、type函数：

1-1、Python：

# 1.函数：type
# 2.功能：
# 2-1、一个参数：用于获取对象的类型
# 2-2、多个参数：用于获取新的类型对象
# 3.语法：
# 3-1、type(object)
# 3-2、type(name, bases, dict, **kwds)
# 4.参数：
# 4-1、object：想要检查其类型的对象或变量
# 4-2、相关参数说明如下：
# 4-2-1、name：一个字符串，表示新类型的名称
# 4-2-2、bases：一个元组，表示新类型所继承的父类元组的集合(一个或多个)
# 4-2-3、dict：一个字典，其中包含定义新类型的属性的键值对
# 4-2-4、**kwds：一个额外的关键字参数，但在创建类时通常不使用
# 5.返回值：
# 5-1、一个参数：返回对象的类型
# 5-2、多个参数：返回新的类型对象
# 6.说明：
# 7.示例：
# 用dir()函数获取该函数内置的属性和方法
print(dir(type))
# ['__abstractmethods__', '__annotations__', '__base__', '__bases__', '__basicsize__', '__call__', '__class__',
# '__delattr__', '__dict__', '__dictoffset__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__flags__', '__format__', '__ge__',
# '__getattribute__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__instancecheck__', '__itemsize__',
# '__le__', '__lt__', '__module__', '__mro__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__prepare__', '__qualname__', '__reduce__',
# '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasscheck__', '__subclasses__', '__subclasshook__',
# '__text_signature__', '__weakrefoffset__', 'mro']
# 用help()函数获取该函数的文档信息
help(type)
# 应用一：类型检查
# 示例1：使用type()进行类型检查
def check_type_with_type(obj, target_type):
    return type(obj) is target_type
# 示例
num = 123
print(check_type_with_type(num, int))  # 输出: True
string = "hello"
print(check_type_with_type(string, str))  # 输出: True
# 错误的类型检查(不建议)
print(check_type_with_type(string, list))  # 输出: False
# True
# True
# False
# 示例2：使用isinstance()进行类型检查(推荐)
def check_type_with_isinstance(obj, target_type):
    return isinstance(obj, target_type)
# 示例
num = 123
print(check_type_with_isinstance(num, int))  # 输出: True
string = "hello"
print(check_type_with_isinstance(string, str))  # 输出: True
# 检查子类
class MyList(list):
    pass
my_list = MyList([1, 2, 3])
print(check_type_with_isinstance(my_list, list))  # 输出: True
# True
# True
# True
# 应用二：动态类型判断
# 示例1：使用type()进行动态类型判断
def dynamic_type_check(obj):
    if type(obj) is int:
        print(f"The object is an integer with value: {obj}")
    elif type(obj) is str:
        print(f"The object is a string with value: '{obj}'")
    elif type(obj) is list:
        print(f"The object is a list with elements: {obj}")
    else:
        print(f"The object is of type: {type(obj)}")
# 示例
dynamic_type_check(123)  # 输出: The object is an integer with value: 123
dynamic_type_check("hello")  # 输出: The object is a string with value: 'hello'
dynamic_type_check([1, 2, 3])  # 输出: The object is a list with elements: [1, 2, 3]
dynamic_type_check(3.14)  # 输出: The object is of type: 
# The object is an integer with value: 123
# The object is a string with value: 'hello'
# The object is a list with elements: [1, 2, 3]
# The object is of type: 
# 示例2：使用isinstance()进行动态类型判断(推荐)
def dynamic_type_check_with_isinstance(obj):
    if isinstance(obj, int):
        print(f"The object is an integer or a subtype of integer with value: {obj}")
    elif isinstance(obj, str):
        print(f"The object is a string or a subtype of string with value: '{obj}'")
    elif isinstance(obj, list):
        print(f"The object is a list or a subtype of list with elements: {obj}")
    else:
        print(f"The object is of type: {type(obj)}")
# 示例，包括自定义类(子类)
class MyString(str):
    pass
my_string = MyString("custom string")
dynamic_type_check_with_isinstance(123)  # 输出: The object is an integer or a subtype of integer with value: 123
dynamic_type_check_with_isinstance("hello")  # 输出: The object is a string or a subtype of string with value: 'hello'
dynamic_type_check_with_isinstance(
    my_string)  # 输出: The object is a string or a subtype of string with value: 'custom string'
dynamic_type_check_with_isinstance(
    [1, 2, 3])  # 输出: The object is a list or a subtype of list with elements: [1, 2, 3]
dynamic_type_check_with_isinstance(3.14)  # 输出: The object is of type: 
# The object is an integer or a subtype of integer with value: 123
# The object is a string or a subtype of string with value: 'hello'
# The object is a string or a subtype of string with value: 'custom string'
# The object is a list or a subtype of list with elements: [1, 2, 3]
# The object is of type: 
# 应用三：反射和元编程
# 示例1：使用type()进行反射
class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
def reflect_on_object(obj):
    print(f"Object type: {type(obj)}")
    print(f"Object attributes: {dir(obj)}")
# 示例
obj = MyClass(42)
reflect_on_object(obj)
# Object type: 
# Object attributes: ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__',
# '__getattribute__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__',
# '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'value']
# 示例2：使用type()进行元编程
def create_class_dynamically(class_name, base_classes=(), attrs={}):
    return type(class_name, base_classes, attrs)
# 示例：动态创建一个类
DynamicClass = create_class_dynamically('DynamicClass', (),
                                        {'x': 10, 'y': 20, 'display': lambda self: print(self.x, self.y)})
# 实例化并调用方法
instance = DynamicClass()
instance.display()  # 输出: 10 20
# 验证类的属性
print(type(DynamicClass))  # 输出: 
print(DynamicClass.x)  # 输出: 10
# 10 20
# 
# 10
# 示例3：复杂的元编程示例--工厂函数创建类
def class_factory(class_name, class_attributes):
    methods = {k: v for k, v in class_attributes.items() if callable(v)}
    other_attrs = {k: v for k, v in class_attributes.items() if not callable(v)}
    def init_method(self, **kwargs):
        for key, value in other_attrs.items():
            setattr(self, key, value)
        for key, value in kwargs.items():
            setattr(self, key, value)
    class_dict = {'__init__': init_method}
    class_dict.update(methods)  # 将方法添加到类字典中
    return type(class_name, (object,), class_dict)
# 示例：使用工厂函数创建类
Person = class_factory('Person', {'name': 'placeholder',  # 这里使用一个占位符，将在初始化时设置
                                  'greet': lambda self: print(f"Hello, I'm {self.name}")})
# 实例化并调用方法
person = Person(name='John Doe', age=30)  # 在这里设置 name 属性
person.greet()  # 输出: Hello, I'm John Doe
print(person.name)  # 输出: John Doe
print(person.age)  # 输出: 30
# Hello, I'm John Doe
# John Doe
# 30
# 应用四：注册和类型映射
# 定义一个类型到处理函数的映射字典
type_registry = {}
# 注册类型的装饰器
def register_type(type_class):
    def decorator(func):
        type_registry[type_class] = func
        return func
    return decorator
# 一个处理int类型的函数
@register_type(int)
def handle_int(value):
    print(f"Handling integer: {value}")
# 一个处理str类型的函数
@register_type(str)
def handle_str(value):
    print(f"Handling string: {value}")
# 一个处理类型并调用相应处理函数的函数
def handle_value(value):
    value_type = type(value)
    if value_type in type_registry:
        type_registry[value_type](value)
    else:
        print(f"No handler for type {value_type}")
# 使用示例
handle_value(123)  # 输出: Handling integer: 123
handle_value("hello")  # 输出: Handling string: hello
handle_value(3.14)  # 输出: No handler for type 
# 如果需要，可以添加更多的类型处理函数
@register_type(float)
def handle_float(value):
    print(f"Handling float: {value}")
# 现在float类型也被处理了
handle_value(3.14)  # 输出: Handling float: 3.14
# Handling integer: 123
# Handling string: hello
# No handler for type 
# Handling float: 3.14
# 应用五：工厂函数和类工厂
# 示例1：工厂函数示例
class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def speak(self):
        pass
class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return "Woof!"
class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return "Meow!"
def animal_factory(animal_type, name):
    if animal_type == 'dog':
        return Dog(name)
    elif animal_type == 'cat':
        return Cat(name)
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported animal type: {animal_type}")
# 使用工厂函数
dog = animal_factory('dog', 'Buddy')
print(dog.speak())  # 输出: Woof!
cat = animal_factory('cat', 'Whiskers')
print(cat.speak())  # 输出: Meow!
# Woof!
# Meow!
# 示例2：类工厂示例
def class_factory(class_name, base_classes=(), class_attributes={}):
    return type(class_name, base_classes, class_attributes)
# 定义Animal类的通用属性和方法
def animal_init(self, name):
    self.name = name
def animal_speak(self):
    pass
AnimalAttributes = {
    'species': '',
    'num_legs': 0,
    '__init__': animal_init,
    'speak': animal_speak
}
# 使用类工厂创建一个新的类
DogClass = class_factory('Dog', (object,), {
    **AnimalAttributes,
    'species': 'dog',
    'num_legs': 4,
    'speak': lambda self: "Woof!"  # 或者定义一个名为dog_speak的函数，然后引用它
})
# 实例化新创建的类
dog = DogClass('Buddy')
print(dog.speak())  # 输出: Woof!
print(dog.species)  # 输出: dog
print(dog.num_legs)  # 输出: 4
# Woof!
# dog
# 4
# 应用六：调试和日志记录
# 示例1：基本的调试输出
def check_type(obj):
    print(f"The type of {obj} is: {type(obj)}")
# 使用示例
number = 123
string_value = "Hello, World!"
list_example = [1, 2, 3]
check_type(number)  # 输出: The type of 123 is: 
check_type(string_value)  # 输出: The type of Hello, World! is: 
check_type(list_example)  # 输出: The type of [1, 2, 3] is: 
# The type of 123 is: 
# The type of Hello, World! is: 
# The type of [1, 2, 3] is: 
# 示例2：使用logging模块记录类型信息
import logging
# 配置logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def log_type(obj):
    logging.info(f"The type of {obj} is: {type(obj)}")
# 使用示例
number = 123
string_value = "Hello, World!"
log_type(number)  # 输出: 时间戳 - INFO - The type of 123 is: 
log_type(string_value)  # 输出: 时间戳 - INFO - The type of Hello, World! is: 
# 2024-05-13 22:47:10,127 - INFO - The type of 123 is: 
# 2024-05-13 22:47:10,127 - INFO - The type of Hello, World! is: 
# 示例3：在复杂函数中使用type()进行错误检查
import logging
def divide(a, b):
    if type(a) not in [int, float] or type(b) not in [int, float]:
        raise ValueError("Both a and b must be numbers.")
    if type(b) is int and b == 0:
        raise ValueError("Cannot divide by zero.")
    return a / b
try:
    result = divide(10, 2)
    print(result)  # 输出: 5.0
except ValueError as e:
    logging.error(e)
try:
    result = divide(10, "two")
except ValueError as e:
    logging.error(e)  # 输出: 时间戳 - ERROR - Both a and b must be numbers.
try:
    result = divide(10, 0)
except ValueError as e:
    logging.error(e)  # 输出: 时间戳 - ERROR - Cannot divide by zero.
# ERROR:root:Both a and b must be numbers.
# ERROR:root:Cannot divide by zero.
# 5.0
# 示例4：在面向对象编程中使用type()进行类型检查
import logging
class Animal:
    pass
class Dog(Animal):
    pass
def feed(animal):
    if not isinstance(animal, Animal):
        raise TypeError("animal must be an instance of Animal or its subclasses.")
    print(f"Feeding {type(animal).__name__}...")
dog = Dog()
feed(dog)  # 输出: Feeding Dog...
not_an_animal = "Not an animal"
try:
    feed(not_an_animal)
except TypeError as e:
    logging.error(e)  # 输出: 时间戳 - ERROR - animal must be an instance of Animal or its subclasses.
# ERROR:root:animal must be an instance of Animal or its subclasses.
# Feeding Dog...
# 应用七：与其他类型系统交互
# 示例1：使用type()进行条件导入
def load_module_based_on_type(obj):
    if type(obj) is int:
        import math  # 假设你需要math模块来处理整数
        print(math.sqrt(obj))
    elif type(obj) is str:
        import re  # 假设你需要re模块来处理字符串
        print(re.search(r'\d+', obj))  # 示例：查找字符串中的数字
    else:
        print("Unsupported type for module loading.")
load_module_based_on_type(9)  # 输出: 3.0(平方根)
load_module_based_on_type("abc123")  # 输出: 
# 3.0
# 
# 示例2：使用type()和自定义类型
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
def greet(entity):
    if type(entity) is Person:
        print(f"Hello, {entity.name}. You are {entity.age} years old.")
    else:
        print(f"Hello, but I don't know how to greet a {type(entity)}.")
p = Person("Myelsa", 18)
greet(p)
greet("Not a person")
# Hello, Myelsa. You are 18 years old.
# Hello, but I don't know how to greet a .

1-2、VBA：

略，待后补。

2、推荐阅读：

2-1、Python-VBA函数之旅-isinstance()函数

Python算法之旅：Algorithms

Python函数之旅：Functions

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