在 Python 中验证方法参数的对象类型的最佳方法是什么？

Question

这不是代码的具体问题，而是一个开放的概念性问题，所以我希望它出现在正确的位置。

我有一个 pandas 数据框，我经常对边界时间和其他可选变量的数据进行子集化，这里是频率。频率具有离散值，因此我可以从单个或多个通道中选择数据。我的函数看起来像这样：

def subset_data(data, times, freq=None):

    sub_data = data.loc[data['time'].between(*times), :]

    if freq is not None:
   
        if isinstance(freq, int):

            sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'] == freq, :]

        elif isinstance(freq, tuple):

            sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'].between(*freq), :]
                
    return sub_data

我想修改第二个条件以对任何数字类型进行更一般的检查，我发现了这个问题 - What is the most pythonic way to check if an object is a number?。接受的答案让我质疑我在这里的方法及其总体有效性。最后一点，特别是：

如果您更关心对象的行为方式而不是它是什么，请像有一个数字一样执行您的操作，并使用异常来告诉您其他情况。

我将此解释为暗示我应该做这样的事情

def subset_data(data, times, freq=None):

    sub_data = data.loc[data['time'].between(*times), :]

    if freq is not None:

        try:
   
            if isinstance(freq, tuple):

                sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'].between(*freq), :]
       
            elif isinstance(freq, int):

                sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'] == freq, :]

        except TypeError:

            print('sub_data filtered on time only. freq must be numeric.')

    return sub_data

或

if isinstance(freq, tuple):

    sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'].between(*freq), :]
       
elif isinstance(freq, int):

    sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'] == freq, :]

else:

    raise TypeError('freq must be tuple or numeric')

但很想知道这是否接近共识。

原件也缺少一些完整性验证 - 我懒得用自己的代码编写它，如果我假设我将是唯一使用它的人并且有先验知识，我觉得它会增加不必要的混乱的类型。如果不是这种情况，我会包括：

if isinstance(freq, int):

    sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'] == freq, :]

elif isinstance(freq, tuple) and len(freq) == 2:

    if isinstance(freq[0], int) and isinstance(freq[1], int):

        sub_data = sub_data.loc[sub_data['frequency'].between(*freq), :]

明确检查对象类型和属性的做法，以及这种一般的验证方法，是否适合 Python，或者我的知识在某处缺乏？也许一切都可以写得更简洁，我错过了一些东西。从技术上讲，这篇博文中有两个问题，但我希望总体概念足够清晰，对其他人有用并提供一些答案。

Answer 1

如果我没记错的话，使用 try/except 的第二种方法，如果传入的类型不正确，您只会看到一个 TypeError:...，而不是真正详细地指出究竟是什么导致了问题代码。话虽如此，第一种方法是通过检查两个条件 int 和 tuple 来强化检查过程，这很好。我不会有偏好，但是这两种方法对我来说都很好，尽管如果 Exception 子句你可以更详细地获取特定的错误日志（如果有的话）。

理解Exceptions 的一个很好的例子，如果你想在尝试访问字典中不存在的元素或值然后print(e) #e is the error from KeyError exception being raised 时，也可以查看KeyError 的例子。希望这会有所帮助。干杯。