
今天跟大家推荐的这篇文章又是python的问什么系列。还是那句话,只有更深刻的理解python的基础理论,才嫩更好地将其应用到实际案例中。希望今天这篇文章对于大家学习和使用python有所帮助。
文章来源: Python猫
作者:豌豆花下猫
本文出自“Python为什么”系列
Python 在涉及真值判断(Truth Value Testing)时,语法很简便。
比如,在判断某个对象是否不为 None 时,或者判断容器对象是否不为空时,并不需要显示地写出判断条件,只需要在 if 或 while 关键字后面直接写上该对象即可。
下图以列表为例,if my_list 这个简短的写法可以表达出两层意思:
如果需要作出相反的判断,即“如果为 None 或为空”,只需要写成if not my_list 即可。
通常而言,当一个值本身是布尔类型时,写成"if xxx"(如果真),在语义上就很好理解。如果 xxx 本身不是布尔类型时,写成“if xxx”(如果某东西),则在语义上并不好理解。
在 C/C++/Java 之类的静态语言中,通常要先基于 xxx作一个比较操作,比如“if (xxx == null)”,以此得到一个布尔类型的值的结果,然后再进行真值判断。否则的话,若“if xxx”中有非布尔类型的值,则会报类型错误。
Python 这门动态语言在这种场景中表现出了一种灵活性,那么,我们的问题来了:为什么 Python 不需要先做一次比较操作,直接就能对任意对象作真值判断呢?
先来看看文档 中对真值判断的描述:
简单而言,Python 的任何对象都可以用在 if 或 while 或布尔操作(and、or、not)中,默认情况下认为它是 true,除非它有__bool__() 方法返回False 或者有__len__() 方法返回0 。
对于前面的例子,my_list 没有__bool__() 方法,但是它有__len__() 方法,所以它是否为 true,取决于这个方法的返回值。
接着,我们继续刨根问底:Python 为什么可以支持如此宽泛的真值判断呢?在执行if xxx这样的语句时,它到底在做些什么?
对于第一个问题,Python 有个内置的 bool() 类型,可以将任意对象转化成布尔值。那么,这是否意味着 Python 在进行真值判断时,会隐式地 调用 bool() 呢(即转化成if bool(xxx))?(答案为否,下文有分析)
对于第二个问题,可以先用dis 模块来查看下:
POP_JUMP_IF_FALSE指令对应的是 if 语句那行,它的含义是:
If TOS is false, sets the bytecode counter to target. TOS is popped.
如果栈顶元素为 false,则跳转到目标位置。
这里只有跳转动作的描述,仍看不到一个普通对象是如何变成布尔对象的。
Python 在解释器中到底是如何实现真值判断的呢?
在微信群友 Jo 的帮助下,我找到了 CPython 的源码(文件:ceval.c、object.c):
可以看出,对于布尔类型的对象(即 Py_True 和 Py_False),代码会进入到快速处理的分支;而对于其它对象,则会用 PyObject_IsTrue() 计算出一个 int 类型的值。
PyObject_IsTrue() 函数在计算过程中,依次会获取 nb_bool、mp_length 和 sq_length 的值,对应的应该就是 __bool__() 和 __len__() 这两个魔术方法的返回值。
这个过程就是前文中所引用的官方文档的描述,正是我们想要找的答案!
另外,对于内置的 bool(),它的核心实现逻辑正是上面的 PyObject_IsTrue() 函数,源码如下(boolobject.c):
所以,Python 在对普通对象作真值判断时,并没有隐式地调用 bool(),相反它调用了一个独立的函数(PyObject_IsTrue()),而这个函数又被 bool() 所使用。
也就是说,bool() 与 if/while 语句对普通对象的真值判断,事实上是基本相同的处理逻辑。知道了原理,就会明白if bool(xxx) 这种写法是多此一举的了(我曾见到过)。
至此,我们已经回答了前文中提出的问题。
接下来,有 3 个测试例子,可以作进一步的验证:
你可以暂停而思考下:bool(Test1) 与 bool(Test1()) 各是什么结果?然后依次判断剩下的两个类,结果又会是什么?
揭晓答案:
bool(Test1) # True bool(Test2) # True bool(Test3) # True bool(Test1()) # True bool(Test2()) # False bool(Test3()) # True
原因如下:
除了这 3 个例子,还有一种情况值得验证,那就是对于数字类型,它们是怎么做真值判断的呢?
我们可以验证一下数字类型是否拥有那两个魔术方法:
hasattr(2020, "__bool__") hasattr(2020, "__len__")
不难验证出,数字拥有的是 __bool__() 魔术方法,并没有__len__() 魔术方法,而且所有类型的数字其实被分成了两类:
Python 中if xxx 这种简便的写法,虽然是正规的真值判断语法,并它但并不符合常规的语义。在 C/C++/Java 之类的语言中,要么 xxx 本身是布尔类型的值,要么是一种可返回布尔类型值的操作,但是在 Python 中,这个“xxx”竟然还可以是任意的 Python 对象!
本文通过对文档、字节码和 CPython 解释器的源码逐步分析,发现了 Python 的真值判断过程并不简单,可以提炼出以下的几个要点:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08