Python isinstance检查是否有任何变量具有特定类

如果任何参数是

np.ndarray

，我有一个函数需要采用不同的路径。我正在和你核对。但我想知道是否有比将列表理解与

any

结合使用更直观（更快）的方法：

def func(a, b):
    if any([isinstance(i, np.ndarray) for i in [a, b]]):
        ...
    else:
        ...

我已经试过了：

if isinstance([a, b], np.ndarray):

---

但这不起作用，因为

[a，b]

是一个

列表

。

实际上使用

any

是最具python风格的方式，因为它已在python中实现，如下所示：

def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:
            return True
    return False

并且在遇到iterable中的一个True项后立即返回

True

，因此在最佳情况下它的顺序为O（1），在最坏情况下为O（n）。关于

isinstance（）

它是一个内置函数，是检查对象类型的python方法

另外，作为一种更具python风格的方法，您最好将生成器表达式传递给

any

，并让生成器函数根据需要生成项，而不是列表理解并一次创建所有布尔值：

any(isinstance(i, np.ndarray) for i in [a, b])

正如@Padraic所说，如果您只处理两个项目，最好的方法是使用

或
运算符：

if isinstance(a, np.ndarray) or isinstance(b, np.ndarray):
           # do stuff

这不是蟒蛇式的。不要检查类型，假设它是，如果发生错误，则捕获错误。或者使用
np.array（a，copy=False，ndmin=1）
将进入数组的所有内容强制转换为数组，这不是列表理解；这是一个生成器表达式。如果您将括号放在括号内，那么您将传递一个通过列表理解创建的列表，但实际上，您传递的是一个生成器。@MaxNoe所说的是Python中的一种典型编码模式：检查类型没有错，它就像有多个try/except块一样，我认为真正的问题是如何设计应用程序逻辑。通常我会同意，但这是一个辅助函数，应该通过应用
数学
（或自定义）来优化速度当没有变量是
ndarray
和
np.ufunc
时（如果其中一个变量是一个），函数将执行此操作。将所有内容转换为
np.ndarray
会严重降低此处的速度。感谢生成器提示，我已经忘记了括号（无意中将其用作生成器表达式），仅在@zondo指出问题后才包含括号。：-）如果您只有两个参数，我认为
或
将是最具python风格和最快的方法，
任何
都应该在您编写多个or时使用。刚刚补充了你的建议。