在python中，有没有一种方法可以知道一个对象；实现一个接口"；在我把它传递给函数之前？

我知道这听起来可能是一个愚蠢的问题，特别是对于了解python本质的人来说，但我只是想知道，有没有办法知道对象是否“实现了接口”，比如说？

举一个我想说的例子：

假设我有这个函数：

def get_counts(sequence):
     counts = {}
     for x in sequence:
         if x in counts:
             counts[x] += 1
         else:
             counts[x] = 1
     return counts

我的问题是：有没有办法确保传递给函数的对象是

iterable

？我知道，在Java或C中，我可以通过让方法接受实现特定接口的任何对象来做到这一点，比如说（例如）

iIterable

如下：

void get\u计数（iIterable序列）

我的猜测是，在Python中，我必须使用先发制人的内省检查（在

装饰程序中，可能是吧？）并在对象没有
\iter\uuuu
属性的情况下抛出一个自定义
异常。但是有没有一种更符合Python的方法来实现这一点呢？
Python（自2.6版起）有（又称虚拟接口），它比Java或C接口更具吸引力。要检查对象是否可编辑，请使用：

但是，如果您的
else
块只会引发一个异常，那么最常见的Python回答是：不要检查！由您的调用者传入适当的类型；你只需要记录下你期待的是一个iterable对象。
python的方法是使用duck输入和“请求原谅，而不是许可”。这通常意味着在
try
块中执行一个操作，假设它的行为符合您的预期，然后在
块中处理除
之外的其他情况。
我认为社区会建议您这样做：

import sys

def do_something(foo):
    try:
        for i in foo:
            process(i)
    except:
        t, ex, tb = sys.exc_info()
        if "is not iterable" in ex.message:
            print "Is not iterable"

do_something(True)

或者，您可以使用类似于
zope.interface
的方法在
isinstance（）或interfaces之前使用多态性和duck类型
您通常定义要对对象执行的操作，然后使用多态性来调整每个对象如何响应您要执行的操作，或者使用duck类型；测试手边的对象是否可以做您首先想要做的事情。这是调用与内省之间的权衡，传统观点认为调用优于内省，但在Python中，duck类型优于
isinstance
测试

所以你首先需要弄清楚为什么你需要过滤某些东西是否合适；你为什么要知道这些？只需使用
try:iter（object）
，
除了TypeError:#notiterable
来测试

或者，如果传递的内容不是iterable，您可能只需要抛出一个异常，因为这将发出错误信号

ABCs
使用duck类型，您可能会发现必须测试多个方法，因此
isinstance（）
test可能是更好的选择。在这种情况下，使用a也可能是一种选择；例如，使用ABC，您可以“绘制”几个不同的类，作为给定操作的正确类型。使用ABC，您可以专注于需要执行的任务，而不是使用的具体实现；你可以有一个
Paintable
ABC，一个
Printable
ABC，等等

Zope接口和组件体系结构
如果你发现你的应用程序使用了大量的ABC，或者你必须不断地向你的类中添加多态方法来处理各种不同的情况，下一步就是考虑使用一个完整的组件架构，比如.
zope.interface
接口是类固醇ABC，尤其是与ZCA适配器结合使用时。接口记录了类的预期行为：

if IFrobnarIterable.providedBy(yourobject):
    # it'll support iteration and yield Frobnars.

但它也让您可以查找适配器；您实现了适配器，为特定用例提供多态性行为，而不是将形状的每次使用都放在类中。您可以将对象调整为可打印、可编辑或可导出为XML：

class FrobnarsXMLExport(object):
    adapts(IFrobnarIterable)
    provides(IXMLExport)

    def __init__(self, frobnariterator):
        self.frobnars = frobnariterator

    def export(self):
        entries = []
        for frobnar in self.frobnars:
            entries.append(
                u'<frobnar><width>{0}</width><height>{0}</height></frobnar>'.format(
                    frobnar.width, frobnar.height)
        return u''.join(entries)

是的，但是我应该在同一个方法中还是在另一个
装饰器
方法中进行这种内省检查？我想说的是，使用decorator方法使其更具可读性，但如果在表中大量使用，则会带来性能问题。还有什么比python更具python风格？@nlightn最具python风格的做法是记录您的期望，并允许在调用方传入不合适的类型时引发
TypeError
。请问为什么调用优先于内省？是因为内省代价高昂吗？@NlightNFotis：如果你只需要调用这个方法，那么你就可以把测试保存下来。测试是一个额外的步骤，所以如果可以避免的话，就这样做。@NlightNFotis:但也可以查看DuckType和异常处理之间的性能权衡。我本想问这个问题，但一个电话让我停了下来！你在我心里，兄弟！感谢您的回答。这只有在您已经期望实例符合界面，并且在出现错误之前知道不会发生任何副作用的情况下才有意义。我很确定，“社区”不会使用未指定的
，除非
语句，但至少要写
除了TypeError:
，以便将错误与
进程（）内部可能出现的其他错误区分开来。
class FrobnarsXMLExport(object):
    adapts(IFrobnarIterable)
    provides(IXMLExport)

    def __init__(self, frobnariterator):
        self.frobnars = frobnariterator

    def export(self):
        entries = []
        for frobnar in self.frobnars:
            entries.append(
                u'<frobnar><width>{0}</width><height>{0}</height></frobnar>'.format(
                    frobnar.width, frobnar.height)
        return u''.join(entries)

for obj in setofobjects:
    self.result.append(IXMLExport(obj).export())