Python Duck类型numpy float类型

我正在编写一个用于msgpack python的自定义编码函数。在让msgpack python序列化之前，我希望将任何numpy.float对象转换为float。我的编码函数如下所示：

def encode_custom(obj):        
    if issubclass(obj.__class__,np.float):
        obj = float(obj)
    return obj

这很好用。然而，在上一次投票中得票最多的答案表明，这是一个坏主意。我认为这是因为这个方法不使用duck类型

有没有办法鸭式键入编码函数

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编辑：请注意，我只希望类似于float的对象转换为float。更好地表示为另一种类型（例如ints）的对象应该使用该另一种类型，即使它们可以被

float（）

”转换为float对象。

您可以调用将NumPy标量转换为Python标量的NumPy例程之一：

try:
    return obj.item()
except AttributeError:
    return obj

或

请注意，最好只使用

isinstance（obj，numpy.float64）

，或

isinstance（obj，（numpy.float32，numpy.float64））

。Duck类型对于像iterables这样的东西是有意义的，在那里你试图把它们当作iterables，如果它起作用，你知道它们是iterables。在这里你试着把你的对象当作一个numpy标量，如果它有效，你知道。。。对象具有

项

方法或

列表

方法。这不是你真正感兴趣的信息

---

如果您想检查对象是否具有实际的特定类型，而不是检查它提供了什么操作，

isinstance

通常是一种方法。

您可以调用其中一个将NumPy标量转换为Python标量的NumPy例程：

try:
    return obj.item()
except AttributeError:
    return obj

或

请注意，最好只使用

isinstance（obj，numpy.float64）

，或

isinstance（obj，（numpy.float32，numpy.float64））

。Duck类型对于像iterables这样的东西是有意义的，在那里你试图把它们当作iterables，如果它起作用，你知道它们是iterables。在这里你试着把你的对象当作一个numpy标量，如果它有效，你知道。。。对象具有

项

方法或

列表

方法。这不是你真正感兴趣的信息

---

如果您想检查对象是否具有实际的特定类型，而不是检查它提供了什么操作，

isinstance

通常是一种方法。

任何python问题的第一个答案都是“它取决于”。使用duck类型，您只需假设对象是正确的，并在出现问题时捕获异常。在您的情况下，这将是：

def encode_custom(obj):
    """Strict type checking: change to float, but raise ValueError
    on fail and let upper level deal with it."""
    return float(obj)

def encode_custom(obj):
    """Loose type checking: change to float or return unchanged"""
    try:
        return float(obj)
    except ValueError:
        return obj

这将适用于各种浮动以及可以转换为浮动的所有内容。类似于

np.int16

、

np.bool\u

和

str

（如果它恰好表示int或float）。现在谈谈“视情况而定”。如果您希望所有这些内容都被隐藏，或者如果您的程序将这些非浮点内容定义为垃圾，并且您希望出错，那么这非常好

在这种情况下，检查实例而不是检查子类，这样您就可以处理正在进行的任何奇怪的多重继承或元编程

def encode_custom(obj):        
    if isinstance(obj,np.float):
        obj = float(obj)
    return obj

---

任何python问题的头号答案都是“视情况而定”。使用duck类型，您只需假设对象是正确的，并在出现问题时捕获异常。在您的情况下，这将是：

def encode_custom(obj):
    """Strict type checking: change to float, but raise ValueError
    on fail and let upper level deal with it."""
    return float(obj)

def encode_custom(obj):
    """Loose type checking: change to float or return unchanged"""
    try:
        return float(obj)
    except ValueError:
        return obj

这将适用于各种浮动以及可以转换为浮动的所有内容。类似于

np.int16

、

np.bool\u

和

str

（如果它恰好表示int或float）。现在谈谈“视情况而定”。如果您希望所有这些内容都被隐藏，或者如果您的程序将这些非浮点内容定义为垃圾，并且您希望出错，那么这非常好

在这种情况下，检查实例而不是检查子类，这样您就可以处理正在进行的任何奇怪的多重继承或元编程

def encode_custom(obj):        
    if isinstance(obj,np.float):
        obj = float(obj)
    return obj

---

这里的特殊大小写类型是完全合理的——因为听起来好像您正在将它输入到一个API中，而这个API无论如何都不能与duck类型一起工作

但正如其他地方提到的，

np.float是float

，所以这不起作用。您可能需要

isinstance（val，np.floating）

，或者

isinstance（val，np.increact）

为了便于将来参考，如果您想知道整个类层次结构（不包括

abc

s）是什么，可以使用

\uuuuuumro\uuuuuu

属性获取：

>>> np.float32.__mro__
(<class 'numpy.float32'>, <class 'numpy.floating'>, <class 'numpy.inexact'>, <class 'numpy.number'>, <class 'numpy.generic'>, <class 'object'>)

>>np.float32.\uuu mro__
(, , , )

特殊大小写这里的类型是非常合理的-因为听起来好像你把它输入了一个无论如何都不能用duck类型工作的API

但正如其他地方提到的，

np.float是float

，所以这不起作用。您可能需要

isinstance（val，np.floating）

，或者

isinstance（val，np.increact）

为了便于将来参考，如果您想知道整个类层次结构（不包括

abc

s）是什么，可以使用

\uuuuuumro\uuuuuu

属性获取：

>>> np.float32.__mro__
(<class 'numpy.float32'>, <class 'numpy.floating'>, <class 'numpy.inexact'>, <class 'numpy.number'>, <class 'numpy.generic'>, <class 'object'>)

>>np.float32.\uuu mro__
(, , , )

尝试：返回浮点值（obj），ValueError除外：返回obj

@SethMMorton，它也将整数转换为浮点值。在某些情况下，这是个坏主意。您已经明确表示要转换numpy浮点，所以这看起来很好。但是我建议只使用

isinstance（obj，np.float）

。仅供参考：

numpy.float

只是Python内置

float

的另一个名称。如果每个人都使用

float

而不是

np.float

try:return float（obj），则会更清楚，ValueError:return obj

@SethMMorton也会将整数转换为float。在某些情况下，这是个坏主意。您已经明确表示要转换numpy浮点，所以这看起来很好。但是我建议只使用

isinstance（obj，np.float）

。仅供参考：

numpy.float

只是Python内置

float

的另一个名称。如果每个人都使用

float

而不是

np.float

，那就更清楚了。请注意

np.float

只是另一个名字