比较对象实例的属性是否相等

我有一个类MyClass，其中包含两个成员变量foo和bar：

class MyClass:
    def __init__(self, foo, bar):
        self.foo = foo
        self.bar = bar

我有这样的类，其每个具有相同值的两个实例foo和bar：

x = MyClass('foo', 'bar')
y = MyClass('foo', 'bar')

但是，当我比较它们的相等性时，Python返回False：

>>> x == y
False

如何使python认为这两个对象相等？

您应该实现以下方法__eq__：

class MyClass:
    def __init__(self, foo, bar):
        self.foo = foo
        self.bar = bar

    def __eq__(self, other): 
        if not isinstance(other, MyClass):
            # don't attempt to compare against unrelated types
            return NotImplemented

        return self.foo == other.foo and self.bar == other.bar

现在它输出：

>>> x == y
True

请注意，实现__eq__会自动使您的类的实例变得不可散列，这意味着它们无法存储在集合和字典中。如果您不对不可变的类型进行建模（即属性foo和属性bar可能在对象的生存期内更改），则建议仅使实例保持不可散列状态。

如果要对不可变类型进行建模，则还应该实现datamodel hook __hash__：

class MyClass:
    ...

    def __hash__(self):
        # necessary for instances to behave sanely in dicts and sets.
        return hash((self.foo, self.bar))

__dict__不建议使用通用的解决方案，例如遍历和比较值的想法-它永远不可能真正通用，因为其中__dict__可能包含不可比较或不可哈希的类型。

注意：请注意，在Python 3之前，您可能需要使用__cmp__而不是__eq__。Python 2用户可能还想实现__ne__，因为不等式的明智的默认行为（即反转相等结果）不会在Python 2中自动创建。

您将覆盖对象中的丰富比较运算符。

class MyClass:
 def __lt__(self, other):
      # return comparison
 def __le__(self, other):
      # return comparison
 def __eq__(self, other):
      # return comparison
 def __ne__(self, other):
      # return comparison
 def __gt__(self, other):
      # return comparison
 def __ge__(self, other):
      # return comparison

像这样：

    def __eq__(self, other):
        return self._id == other._id

__eq__在您的课程中实现该方法；像这样的东西：

def __eq__(self, other):
    return self.path == other.path and self.title == other.title

编辑：如果您希望您的对象比较且仅当它们具有相等的实例字典时才比较：

def __eq__(self, other):
    return self.__dict__ == other.__dict__

总结一下：

1. 建议您执行__eq__而不是__cmp__，除非您运行python <= 2.0（__eq__已在2.1中添加）
2. 别忘了也要实现__ne__（应该是类似的东西return not self.__eq__(other)或return not self == other非常特殊的情况除外）
3. 不要忘记，必须在要比较的每个自定义类中实现运算符（请参见下面的示例）。

4. 如果要与可以为None的对象进行比较，则必须实现它。解释器无法猜测...（请参见下面的示例）

   class B(object):
     def __init__(self):
       self.name = "toto"
     def __eq__(self, other):
       if other is None:
         return False
       return self.name == other.name
   
   class A(object):
     def __init__(self):
       self.toto = "titi"
       self.b_inst = B()
     def __eq__(self, other):
       if other is None:
         return False
       return (self.toto, self.b_inst) == (other.toto, other.b_inst)

根据您的具体情况，您可以执行以下操作：

>>> vars(x) == vars(y)
True

从对象的字段中查看Python字典

使用Python 3.7（及更高版本）中的数据类，比较对象实例是否相等是一项内置功能。

数据类的反向移植适用于Python 3.6。

(Py37) nsc@nsc-vbox:~$ python
Python 3.7.5 (default, Nov  7 2019, 10:50:52) 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from dataclasses import dataclass
>>> @dataclass
... class MyClass():
...     foo: str
...     bar: str
... 
>>> x = MyClass(foo="foo", bar="bar")
>>> y = MyClass(foo="foo", bar="bar")
>>> x == y
True

比较对象实例时，将__cmp__调用该函数。

如果默认情况下==运算符对您不起作用，则始终可以__cmp__为该对象重新定义函数。

编辑：

正如已经指出的那样，__cmp__自3.0起不推荐使用该功能。相反，您应该使用“丰富比较”方法。

我编写了此代码并将其放在test/utils我项目的模块中。对于不是班级的情况，只需按计划进行，这将遍历两个对象并确保

1. 每个属性都等于对应属性
2. 不存在悬挂属性（仅在一个对象上存在的属性）

大...不性感 ...但是噢，它起作用了！

def assertObjectsEqual(obj_a, obj_b):

    def _assert(a, b):
        if a == b:
            return
        raise AssertionError(f'{a} !== {b} inside assertObjectsEqual')

    def _check(a, b):
        if a is None or b is None:
            _assert(a, b)
        for k,v in a.items():
            if isinstance(v, dict):
                assertObjectsEqual(v, b[k])
            else:
                _assert(v, b[k])

    # Asserting both directions is more work
    # but it ensures no dangling values on
    # on either object
    _check(obj_a, obj_b)
    _check(obj_b, obj_a)

您可以删除它，_assert并仅使用普通ol' 对其进行清理，assert但失败时收到的消息将无济于事。

您应该实现以下方法__eq__：

 class MyClass:
      def __init__(self, foo, bar, name):
           self.foo = foo
           self.bar = bar
           self.name = name

      def __eq__(self,other):
           if not isinstance(other,MyClass):
                return NotImplemented
           else:
                #string lists of all method names and properties of each of these objects
                prop_names1 = list(self.__dict__)
                prop_names2 = list(other.__dict__)

                n = len(prop_names1) #number of properties
                for i in range(n):
                     if getattr(self,prop_names1[i]) != getattr(other,prop_names2[i]):
                          return False

                return True

下面的工作（在我有限的测试中）是通过对两个对象层次结构进行深入比较而实现的。在处理各种情况下，包括对象本身或其属性为字典的情况。

def deep_comp(o1:Any, o2:Any)->bool:
    # NOTE: dict don't have __dict__
    o1d = getattr(o1, '__dict__', None)
    o2d = getattr(o2, '__dict__', None)

    # if both are objects
    if o1d is not None and o2d is not None:
        # we will compare their dictionaries
        o1, o2 = o1.__dict__, o2.__dict__

    if o1 is not None and o2 is not None:
        # if both are dictionaries, we will compare each key
        if isinstance(o1, dict) and isinstance(o2, dict):
            for k in set().union(o1.keys() ,o2.keys()):
                if k in o1 and k in o2:
                    if not deep_comp(o1[k], o2[k]):
                        return False
                else:
                    return False # some key missing
            return True
    # mismatched object types or both are scalers, or one or both None
    return o1 == o2

这是一个非常棘手的代码，因此请在注释中添加任何可能不适合您的情况。

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

    def __repr__(self):
        return str(self.value)

    def __eq__(self,other):
        return self.value == other.value

node1 = Node(1)
node2 = Node(1)

print(f'node1 id:{id(node1)}')
print(f'node2 id:{id(node2)}')
print(node1 == node2)

>>> node1 id:4396696848
>>> node2 id:4396698000
>>> True

如果你正在处理一个或多个类，你不能从内部更改的，则有一些通用且简单的方法可以执行此操作，而这些方法也不依赖于diff特定的库：

最简单，非常不安全的复杂对象方法

pickle.dumps(a) == pickle.dumps(b)

pickle是用于Python对象的非常常见的序列化库，因此实际上可以对几乎所有内容进行序列化。在上面的代码段中，我正在将strfrom序列化为afromb。与下一种方法不同，该方法还具有对自定义类进行类型检查的优点。

最大的麻烦：由于特定的排序和[de / en]编码方法，pickle对于相等的对象可能不会产生相同的结果，尤其是在处理更复杂的对象（例如，嵌套的自定义类实例的列表）时，您会经常发现在某些第三方库中。对于这些情况，我建议使用其他方法：

彻底安全的任何对象方法

您可以编写一个递归反射，该反射将为您提供可序列化的对象，然后比较结果

from collections.abc import Iterable

BASE_TYPES = [str, int, float, bool, type(None)]


def base_typed(obj):
    """Recursive reflection method to convert any object property into a comparable form.
    """
    T = type(obj)
    from_numpy = T.__module__ == 'numpy'

    if T in BASE_TYPES or callable(obj) or (from_numpy and not isinstance(T, Iterable)):
        return obj

    if isinstance(obj, Iterable):
        base_items = [base_typed(item) for item in obj]
        return base_items if from_numpy else T(base_items)

    d = obj if T is dict else obj.__dict__

    return {k: base_typed(v) for k, v in d.items()}


def deep_equals(*args):
    return all(base_typed(args[0]) == base_typed(other) for other in args[1:])

现在不管您的对象是什么，都可以保证深度平等

>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
>>>
>>> a = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=42)
>>> b = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=42)
>>> 
>>> deep_equals(a, b)
True

可比对象的数量也无关紧要

>>> c = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=1000)
>>> deep_equals(a, b, c)
False

为此，我的用例是检查BDD测试中各种经过训练的机器学习模型之间的深层相等性。这些模型属于一组不同的第三方库。当然，__eq__像其他答案一样在这里实施对我来说不是一个选择。

覆盖所有基地

您可能处于一个或多个被比较的自定义类没有__dict__实现的情况下。无论如何，这并不普遍，但是sklearn的Random Forest分类器中的一个子类型就是这种情况<type 'sklearn.tree._tree.Tree'>。在逐个案例的情况下处理这些情况-例如，特别是，我决定用为我提供有关实例的代表性信息的__getstate__方法（在这种情况下，该方法）的内容替换患病类型的内容。为此，倒数第二行base_typed成为

d = obj if T is dict else obj.__dict__ if '__dict__' in dir(obj) else obj.__getstate__()

编辑：为组织着想，我取代的最后两行base_typed用return dict_from(obj)，并实现了真正通用的反映它容纳更多的晦涩库（我看着你，Doc2Vec）

def isproperty(prop, obj):
    return not callable(getattr(obj, prop)) and not prop.startswith('_')


def dict_from(obj):
    """Converts dict-like objects into dicts
    """
    if isinstance(obj, dict):
        # Dict and subtypes are directly converted
        d = dict(obj)

    elif '__dict__' in dir(obj):
        d = obj.__dict__

    elif str(type(obj)) == 'sklearn.tree._tree.Tree':
        # Replaces sklearn trees with their state metadata
        d = obj.__getstate__()

    else:
        # Extract non-callable, non-private attributes with reflection
        kv = [(p, getattr(obj, p)) for p in dir(obj) if isproperty(p, obj)]
        d = {k: v for k, v in kv}

    return {k: base_typed(v) for k, v in d.items()}

请注意，上述方法都不True会对具有相同键值对但键/值顺序不同的不同对象产生，如

>>> a = {'foo':[], 'bar':{}}
>>> b = {'bar':{}, 'foo':[]}
>>> pickle.dumps(a) == pickle.dumps(b)
False

但是，如果您愿意，则可以sorted预先使用Python的内置方法。

如果要获得逐个属性的比较，并查看它是否失败以及在何处失败，则可以使用以下列表理解：

[i for i,j in 
 zip([getattr(obj_1, attr) for attr in dir(obj_1)],
     [getattr(obj_2, attr) for attr in dir(obj_2)]) 
 if not i==j]

在此的额外好处是，您可以将其压缩一行，然后在PyCharm中进行调试时输入“评估表达式”窗口。

我尝试了初始示例（请参见上面的7），但在ipython中不起作用。请注意，使用两个相同的对象实例实现时，cmp（obj1，obj2）返回“ 1”。奇怪的是，当我修改一个属性值并重新比较时，使用cmp（obj1，obj2），该对象将继续返回“ 1”。（叹...）

好的，所以您需要做的是迭代两个对象，并使用==符号比较每个属性。

与==比较时，类的实例不相等。最好的方法是屁股CMP函数添加到您的类中，这将完成任务。

如果要按内容进行比较，可以简单地使用cmp（obj1，obj2）

在您的情况下，如果cmp（doc1，doc2）的内容相同，则它将返回-1。