起步

通过内建方法 isinstance(object, classinfo) 可以判断一个对象是否是某个类的实例。但你是否想过关于鸭子协议的对象是如何进行判断的呢? 比如 list 类的父类是继 object 类的,但通过 isinstance([], typing.Iterable) 返回的却是真,难道 list 是可迭代的子类?

根据 PEP 3119 的描述中得知实例的检查是允许重载的:

The primary mechanism proposed here is to allow overloading the built-in functions isinstance() and issubclass(). The overloading works as follows: The call isinstance(x, C) first checks whether C.__instancecheck__ exists, and if so, calls C.__instancecheck__(x) instead of its normal implementation.

这段话的意思是,当调用 isinstance(x, C) 进行检测时,会优先检查是否存在 C.instancecheck,如果存在则调用 C.instancecheck(x) ,返回的结果便是实例检测的结果,默认的判断方式就没有了。

这种方式有助于我们来检查鸭子类型,我用代码测了一下。

class Sizeable(object):
def __instancecheck__(cls, instance):
print("__instancecheck__ call")
return hasattr(instance, "__len__")
class B(object):
pass
b = B()
print(isinstance(b, Sizeable)) # output:False

只打印了 False,并且 instancecheck 没有调用。 这是怎么回事。可见文档描述并不清楚。打破砂锅问到底的原则我从源码中观察 isinstance 的检测过程。

从源码来看 isinstance 的检测过程

这部分的内容可能比较难,如果读者觉得阅读有难度可以跳过,直接看结论。isinstance 的源码在 abstract.c 文件中:

[abstract.c]
int
PyObject_IsInstance(PyObject *inst, PyObject *cls)
{
_Py_IDENTIFIER(__instancecheck__);
PyObject *checker;
/* Quick test for an exact match */
if (Py_TYPE(inst) == (PyTypeObject *)cls)
return 1;
....
}

Py_TYPE(inst) == (PyTypeObject *)cls 这是一种快速匹配的方式,等价于 type(inst) is cls ,这种快速的方式仅当 inst = cls() 匹配成功,并不会去优先检查 instancecheck ,所以文档中有误。继续向下看源码:

/* We know what type's __instancecheck__ does. */
if (PyType_CheckExact(cls)) {
return recursive_isinstance(inst, cls);
}

展开宏 PyType_CheckExact :

[object.h]
#define PyType_CheckExact(op) (Py_TYPE(op) == &PyType_Type)

也就是说 cls 是由 type 直接构造出来的类,则判断语言成立。除了类声明里指定 metaclass 外基本都是由 type 直接构造的。从测试代码中得知判断成立,进入 recursiveisinstance。但是这个函数里面我却没找到有关 instancecheck 的代码,recursiveisinstance 的判断逻辑大致是:

def recursive_isinstance(inst, cls):
return pyType_IsSubtype(inst, cls)
def pyType_IsSubtype(a, b):
for mro in a.__class__.__mro__:
if mro is b:
return True
return False

是从 mro 继承顺序来判断的,mro 是一个元组,它表示类的继承顺序,这个元组的中类的顺序也决定了属性查找顺序。回到 PyObject_IsInstance 函数往下看:

if (PyTuple_Check(cls)) {
...
}

这是当 instance(x, C) 第二个参数是元组的情况,里面的处理方式是递归调用 PyObject_IsInstance(inst, item) 。继续往下看:

checker = _PyObject_LookupSpecial(cls, &PyId___instancecheck__);
if (checker != NULL) {
res = PyObject_CallFunctionObjArgs(checker, inst, NULL);
ok = PyObject_IsTrue(res);
return ok;
}

显然,这边才是获得 instancecheck 的地方,为了让检查流程走到这里,定义的类要指明 metaclass 。剩下就是跟踪下 PyObjectLookupSpecial 就可以了:

[typeobject.c]
PyObject *
_PyObject_LookupSpecial(PyObject *self, _Py_Identifier *attrid)
{
PyObject *res;
res = _PyType_LookupId(Py_TYPE(self), attrid);
// 有回调的话处理回调
// ...
return res;
}

取的是 PyTYPE(self) ,也就是说指定的 metaclass 里面需要定义 instancecheck ,获得该属性后,通过 PyObjectCallFunctionObjArgs 调用,调用的内容才是用户自定义的重载方法。

检查机制总结

至此,isinstance 的检测过程基本清晰了,为了便于理解,也得益于python很强的自解释能力,我用python代码来简化 isinstance 的过程:

def _isinstance(x, C):
# 快速匹配
if type(x) is C:
return True
# 如果是由元类 type 直接构造的类
if type(C) is type:
return C in x.__class__.__mro__
# 如果第二个参数是元组, 则递归调用
if type(C) is tuple:
for item in C:
r = _isinstance(x, item)
if r:
return r
# 用户自定义检测规则
if hasattr(C, "__instancecheck__"):
return C.__instancecheck__(x)
# 默认行为
return C in x.__class__.__mro__

判断的过程中有5个步骤,而用户自定义的 instancecheck 则比较靠后,这个检测过程主要还是以默认的行为来进行的,用户行为并不优先。

重载 isinstance(x, C)

因此,要想重载 isinstance(x, C) ,让用户能自定义判断结果,就需要满足以下条件:

x 对象不能是由 C 直接实例化;

C 类指定 metaclass ;

指定的 metaclass 类中定义了 instancecheck 。

满足这些条件后,比如对鸭子协议如何判断就比较清楚了:

class MetaSizeable(type):
def __instancecheck__(cls, instance):
print("__instancecheck__ call")
return hasattr(instance, "__len__")
class Sizeable(metaclass=MetaSizeable):
pass
class B(object):
pass
b = B()
print(isinstance(b, Sizeable)) # output: False
print(isinstance([], Sizeable)) # output: True

本次测试环境 Python3.6.0


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