【Python进阶】为何使用isinstance检查抽象基类接口比直接检查dict类型更优

“使用isinstance测试是否满足抽象基类的接口要求，往往比检查一个函数的参数是不是具体的dict类型要好，因为除了dict之外还有其他映射类型可用”，这段话出自《流畅的Python》第二版上册第3.4节“映射类型的标准API”中的“提示”。

这段话的意思是，使用 isinstance 来测试对象是否符合某个抽象基类（ABC）的接口要求，比直接检查对象是否是某个具体类型（例如 dict）更为灵活和通用。

让我们逐步分析这段话的含义：

一. isinstance 和抽象基类接口要求

抽象基类（ABC）是Python中用于定义接口的工具，它允许我们指定一个类必须实现的某些方法（抽象方法）。当使用 isinstance 来检查一个对象时，它不仅会检查对象是否是某个具体类的实例，还会检查它是否实现了该类所定义的接口（即继承关系）。

例如，假设你有一个抽象基类 Mapping（它可能是 collections.abc.Mapping）定义了字典的接口方法，如 getitem, iter, 和 len，你可以通过 isinstance 来检查一个对象是否是符合 Mapping 接口的实现。这样，即使这个对象不是具体的 dict 类型，只要它实现了这些方法，它就可以被认为是一个“字典类型”，也能通过 isinstance 检查。

from collections.abc import Mapping

#### 自定义一个类，模拟字典行为
class MyMapping(Mapping):
    def __getitem__(self, key):
        return "some value"
    
    def __iter__(self):
        return iter(["key1", "key2"])
    
    def __len__(self):
        return 2

obj = MyMapping()
print(isinstance(obj, Mapping))  # True

二. 直接检查 dict 类型的局限性

如果你仅仅检查一个对象是否是具体的 dict 类型（即 isinstance(obj, dict)），你只会识别出标准的字典对象，而无法识别其他也实现了字典行为的对象。例如，如果你定义了一个自定义类，它实现了字典接口的所有方法（比如 getitem, iter, 和 len），但是它不是标准的 dict 类型，那么通过 isinstance(obj, dict) 就无法识别它。

这就是为什么直接检查一个函数的参数是不是具体的 dict 类型可能不够灵活。因为 除了标准的 dict 类型，还有其他可以作为“映射类型”的对象，例如自定义的类，或是来自第三方库的类，它们实现了字典的接口，但不是 dict 类型。使用抽象基类（如 Mapping）可以帮助你更广泛地匹配符合接口要求的对象，而不仅仅是 dict。

三. 其他映射类型的可用性

dict 是一个典型的映射类型，但在Python中，映射类型不仅仅限于 dict。实际上，Python的标准库提供了多个实现了类似字典行为的类型，例如：

collections.defaultdict: 这是一个特殊的字典，它允许你为不存在的键设置默认值。
collections.OrderedDict: 这是一个有序字典，它保留插入顺序。
自定义的类：你可以实现一个自定义类，按照映射类型的接口来设计，比如支持通过键访问值。
通过 Mapping 这样的抽象基类，你不仅能匹配 dict 类型，还能匹配所有符合映射接口的对象，而不需要关心它们的具体类型。

四. 总结

这段话的核心意思是，通过抽象基类（例如 Mapping）和 isinstance 来测试对象是否实现了某个接口，比直接检查对象是否是某个具体类型（如 dict）更具灵活性。因为实现了特定接口的对象不仅限于某个具体类型，使用抽象基类可以让你更普遍地检查对象的接口，而不局限于某种实现类型。

例如，代码中的自定义类 MyMapping，虽然它不是 dict 类型，但它实现了字典的行为，使用 Mapping 抽象基类就能让你正确识别它是一个符合字典接口的对象。

基础扩展：
Mapping 是 dict 的父类。Mapping 是一个抽象基类，定义了字典类型应具备的一些核心接口（如 getitem、iter 和 len），而 dict 是 Mapping 的一个具体实现。所以，dict 继承自 Mapping，并且满足 Mapping 的接口要求。

扩展阅读：【python进阶】基类、元类以及一些相关的概念如抽象类和接口