❓ True is NOT True

在尝试使用 Python 3.10 制作一个简易的数织（Nonogram）生成器时，需要对一张 PIL.Image.Image 任意格式图像执行 .convert(mode="1", dither=PIL.Image.Dither.NONE) 方法转换为黑白二值图像，再传入 numpy.array() 转换为 NumPy 的 ndarray 二维数组，用于后续从每行（列）中提取连续的像素点。

在执行提取操作时用到了 functools.reduce ，规约过程较为复杂因此专门定义了一个函数，内容大致如下：

def _count(_result: tuple[list[int], bool], _pixel: bool) -> tuple[list[int], bool]:
    """ 统计一行中连续黑色像素出现的数量

            Args:
                _result (tuple[list[int], bool]): 上一步计算的结果
                _pixel (bool): 当前像素点信息

            Returns:
                tuple[list[int], bool]: 当前计算结果和当前像素点信息
            """
    if _result[1] is False and _pixel is False:
        # 当上一个像素和当前像素都是黑色，则累加一个连续像素
        _result[0][-1] += 1
        return _result[0], _pixel
    elif _pixel is False and _result[1] is True:
        # 上一个像素是白色而当前像素是黑色，表示这是新一段连续的黑色像素
        _result[0].append(1)
        return _result[0], _pixel
    else:
        # 否则，忽略此像素
        return _result[0], True

但是在实际运行的时候，发现上面这个函数只会经过 else 分支。这就很奇怪了，在 VSCode 中打断点，可以看到左上部分 _pixel 变量显示的值是 True ，调试控制台输入 _pixel 得到的也是 True ，但为什么 _pixel is True 的结果是 False 而 _pixel == True 才是 True ？难道这里 True 并不是 True 么？

⚠️ 阴险的 numpy.bool_ 与狡猾的 __repr__

在反复调试了 n 次之后，我选择去看看 _pixel 究竟是什么。

好家伙，又被表象忽悠了。_pixel 是一个 numpy.bool_ 而不是 Python 内置的 bool ，VSCode 变量视图和调试控制台输出的 True 或者 False 都是其魔法函数 __repr__ 的结果，而这个 True 或者 False 都是字符串表象而已，_pixel 也更不可能会 is True ！

✔️ 认知与改进

在这种场景下，我们其实不应该明确地使用 is True 、 is not False 这样的判断，因为我们很容易被 __repr__ 输出的表象值欺骗。更好的做法是直接将变量本身用作判断，像下面这样：

def _count(_result: tuple[list[int], bool], _pixel: numpy.bool_) -> tuple[list[int], bool]:
    if not _result[1] and not _pixel:
        pass	# 中间部分省略
    elif not _pixel and _result[1]:
        pass
    else:
        pass

if obj: pass 的写法其实与 if bool(obj) is True: pass 等价，Python 解释器会隐式调用对象的 __bool__ 方法，将对象自身转换为内置的 True 或 False 对象，而他们俩都是单例对象（Singleton），就可以使用 is 来进行判断了。