一文读懂架构师都不知道的isinstance检查机制

Posted 2020-11-06 woshijiuke

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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看完以上的内容，相信你对于Python的了解又加深了一层。作为一名Python爱好者，如果你在学习中遇到了困惑需要交流，可以来我们的网站（http://www.magedu.com/）获取帮助，了解行业评价最高的Linux课程可以拨打电话：[phone]。