剖析isinstance的实现机制

楔子

下面我们说几个魔法方法，这几个魔法方法比较特殊，因为我们不经常用。但是相信你在看完之后，能够对python的类有更深刻的理解。下面我们就来介绍一下__instancecheck__、__subclasscheck__、__subclasshook__这几个魔法方法。

__instancecheck__

__instancecheck__是专门用于isinstance函数，检测一个实例对象是否属于某个类的实例。但是注意：这个方法一定要定义在元类当中，比如isinstance(obj, A)，实际上会调用type(A)的__instancecheck__方法，而A是一个类，那么type(A)不就是一个元类吗？我们举个例子。

class A:

    def __instancecheck__(self, instance):

        print("__instancecheck__被调用")

        return True

print(isinstance(123, A))  # False

# 上面打印了False，很正常，因为123显然不是A的实例对象。

# 虽然A中定义了__instancecheck__，但是没用，因为调用的是type(A)的__instancecheck__

# 于是聪明如你可能想到了

print(isinstance(123, A()))

"""

__instancecheck__被调用

True

"""

# 如果我们将A改成A()不就行了吗，这样的话会调用type(A())、也就是A的__instancecheck__

# 确实如此，但这没有什么意义。

# 而且事实上isinstance的第二个参数不可以是实例对象，否则报错

try:

    isinstance(123, object())

except Exception as e:

    # 告诉我们isinstance的第二个参数必须是一个类，或者是一个包含的多个类的元组

    print(e)  # isinstance() arg 2 must be a type or tuple of types

# 而我们上面的isinstance(123, A())之所以没有报错，就是因为我们内部定义了__instancecheck__

# 如果没有定义这个魔法方法，那么也会报出同样的错误

因此__instancecheck__这个魔法方法是要定义在元类当中，尽管定义在普通的类里面也可以使用，但是没有什么意义

class MyType(type):

    def __instancecheck__(self, instance):

        # 当我们调用isinstance(obj, cls)的时候

        # 那么这个obj就会传递到这里的instance参数，前提是cls这个类是由这里的MyType实例化得到的

        if hasattr(instance, "hanser"):

            # 如果instance内部有hanser这个属性或者方法的话，返回True

            return True

        # 否则返回False

        return False

class A(metaclass=MyType):

    pass

# 整型显然没有hanser这个属性或方法，所以是False

print(isinstance(123, A))  # False

from flask import Flask

print(isinstance(Flask(__name__), A))  # False

setattr(Flask, "hanser", "xxx")

print(isinstance(Flask(__name__), A))  # True

"""

一开始Flask内部没有hanser这个属性或方法，所以isinstance(Flask(__name__), A)为False

但是我们通过setattr设置一个名为hanser的属性，所以再次执行isinstance(Flask(__name__), A)，返回True

"""

# 尽管Flask(__name__)是A的实例对象，但是Flask并不是A的子类

print(issubclass(Flask, A))  # False

# 之所以说这一点，是为了和后面的两个魔法方法作区分

__subclasscheck__

__subclasscheck__这个不用想，肯定是用于issubclass。这个内置函数不用我多说，接收两个类，判断一个类是不是另一个类的子类。但是这个方法同样需要定义在元类里面才有意义

class MyType(type):

    def __subclasscheck__(self, subclass):

        # 当调用issubclass(cls1, cls2)的时候，cls1就会传递给这里的subclass

        # 但前提是cls2的元类是这里的MyType

        if hasattr(subclass, "hanser"):

            # 如果subclass内部有hanser这个属性或者方法的话，返回True

            return True

        # 否则返回False

        return False

class A(metaclass=MyType):

    pass

from flask import Flask

print(issubclass(Flask, A))  # False

setattr(Flask, "hanser", "xxx")

print(issubclass(Flask, A))  # True

# 原因无需再解释，和isinstance类似

print(isinstance(Flask(__name__), A))  # False

# 但此时Flask(__name__)不是A的实例对象

如果我们不定义在元类中，看看会怎么样

class A:

    def __subclasscheck__(self, subclass):

        # 全部返回True

        return True

# 惊了，object居然是A的实例对象的子类。

print(issubclass(object, A()))  # True

# A的实例对象压根就不是一个类，它居然摇身一变，成为了python中万物之父的类object的父类

# 究其原因就是因为A内部定义了__subclasscheck__，issubclass(object, A())的时候，会调用A的__subclasscheck__方法

无论是__instancecheck__，还是__subclasscheck__，它们都应该定义在元类里面，而不是类里面。如果定义在类里面，那么要想使这两个魔法方法生效，那么就必须使用该类的实例对象。而isinstance和issubclass的第二个参数接收的都是类(或者包含多个类的元组)，我们传入实例对象理论上是会报错的，只不过生成该实例对象的类里面定义了相应的魔法方法，所以才不会报错。但即便如此，我们也不要这么做，因为这样没有什么意义。而且，如果你用的是pycharm这种智能的编辑器的话，也会给你标黄

所以我们不要传入一个实例对象，也就是不要将这两个魔法方法定义在普通的类中。而是要定义在继承自type的类中，也就是元类。

__subclasshook__

上面那两个魔法方法是属于预定义的，需要定义在元类中。但是__subclasshook__不是，它是定义在抽象基类中。

我们可以去模块collections.abc(或者直接去_collections_abc)中看一下，里面定义了大量的抽象基类。比如Iterable、Sized、Container等等一大堆

class Iterable(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    # 如果想要继承Iterable，那么必须实现__iter__方法

    @abstractmethod

    def __iter__(self):

        while False:

            yield None

    @classmethod

    def __subclasshook__(cls, C):

        # 重点来了，当我们调用issubclass(cls, Iterable)的时候

        # 那么cls会传递给这里的C，注意这个方法是一个类方法，__subclasshook__里面cls指的是Iterable本身

        # 而我们在调用issubclass(cls, Iterable)的时候，cls会传给这里的C

        if cls is Iterable:

            return _check_methods(C, "__iter__")

        return NotImplemented

class Sized(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    # Sized，可以使用len方法的，那么内部必须实现__len__

    @abstractmethod

    def __len__(self):

        return 0

    @classmethod

    def __subclasshook__(cls, C):

        # 和Iterable类似

        if cls is Sized:

            return _check_methods(C, "__len__")

        return NotImplemented

class Container(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    # 容器，内部必须实现__contains__方法，换句话说就是可以使用in

    # 比如：if 1 in [1, 2, 3] 等价于 if [1, 2, 3].__contains__(1)

    @abstractmethod

    def __contains__(self, x):

        return False

    @classmethod

    def __subclasshook__(cls, C):

        if cls is Container:

            return _check_methods(C, "__contains__")

        return NotImplemented

所以关键就在于这个__subclasshook__，下面我们就可以自己实现了

from abc import ABCMeta

class A(metaclass=ABCMeta):

    @classmethod

    def __subclasshook__(cls, C):

        if hasattr(C, "hanser"):

            return True

        return False

from flask import Flask

setattr(Flask, "hanser", "xxx")

print(isinstance(Flask(__name__), A))  # True

print(issubclass(Flask, A))  # True

我们看到如果定义了__subclasshook__，那么会同时作用于isinstance和issubclass。而__instancecheck__只作用于isinstance函数，__subclasscheck__只作用于issubclass函数。

并且我们还可以进行继承

from abc import ABCMeta

class A(metaclass=ABCMeta):

    @classmethod

    def __subclasshook__(cls, C):

        if hasattr(C, "hanser"):

            return True

        return False

class B(A):

    pass

from flask import Flask

setattr(Flask, "hanser", "xxx")

print(isinstance(Flask(__name__), B))  # True

print(issubclass(Flask, B))  # True

以上就简单的介绍了它们的用法，或者说逻辑。至于怎么在项目中使用，就看你自己的啦。