背景

Pythonでちょっとしたツールを作ってて、テストを書いてたら Github Actionsで設定していたRuff （Pythonの静的解析ツール）にこう怒られました。

E712: Comparison to True should be 'if cond:' or 'if not cond:'

（この E712 は flake8（のベースになっている pycodestyle）に由来するルール）

これが、Pythonにおける、x, x == True, x is True の違いについて考えるきっかけになったので、そのメモを残します。

なにがダメなの？

Ruffが怒ってるのは、比較演算子 == True が冗長で非推奨っていう理由です。

具体的には、

if hoge == True

は嫌で

if hoge

がいいっていう話。

うーん　でも

if hoge == True

も 「明示的で良いのでは？」 そこまで怒る必要あるんかな
（Javaとか、SQLの==TRUEとか, Cの==1イメージ）

なぜ `== True` がまずいのか？

1. 冗長でPythonicじゃない

PEP8（Pythonのスタイルガイド）https://peps.python.org/pep-0008/ でも、

Don't compare boolean values to True or False using ==.

つまり
Python では「真偽値の判定」はそのまま書くのが自然。

# Correct:
if is_active:

# Wrong:
if is_active == True:

# Worse:
if is_active is True:

Pythonらしくないってだけなら「それはそうか」な話...

どう書くのが正解か？

改めてPEP8

Don't compare boolean values to True or False using ==.

Yes: if greeting:
No: if greeting == True:
Worse: if greeting is True:

ほんまに？

PEP 8ではis Trueはさらに悪い書き方だとされてるけど
実際にはTrue以外の「Truthy（真と評価される値）」な値（例: 1や空でない文字列）と、純粋なTrueを区別したい場面も存在するので

その辺も踏まえてまとめると

Truthy：1 や "abc" のように True として扱われる値
Falsy：0 や None のように False として扱われる値）

判定の種類	書き方	推奨度
Truthyか？	`if x:` / `assert x`	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Falsyか？	`if not x:` / `assert not x`	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
厳密にTrueか？	`if x is True:` / `assert x is True`	⭐️⭐️⭐️（必要なら）
Trueと等しいか？	`if x == True:` / `assert x == True`	⭐️（避けるべき）

うーん PEP8とは少し評価が違うが、観点が違うということで。
（⭐️は筆者の主観（可読性・バグリスク基準））

補足①
is Trueは、「Trueかもしれないし、Noneや他の型の値も返ってくる可能性がある」 といった、関数の戻り値の型が複数ありえるケースで、厳密な型チェックをしたい場合に有効な手段だと考えて⭐️3つ

補足② 真偽値表　
３つとも振る舞いが違う
== Trueの振る舞いは　boolがintのサブクラスであること（PEP285)を押さえておけばよさそう

値	`== True` の結果	`is True` の結果	Truthy? (`if x`)	理由
`1`	✅ True	❌ False	✅ True	`bool` は `int` のサブクラス。`1 == True` は True だが同一オブジェクトではない。
`"yes"`	❌ False	❌ False	✅ True	空でない文字列は Truthy。等価比較は型が違うので False。
`[1]`	❌ False	❌ False	✅ True	空でないリストは Truthy。`list == True` は False。
`True`	✅ True	✅ True	✅ True	真偽値そのもの。
`1.0`	✅ True	❌ False	✅ True	`1.0 == 1 == True` が成り立つ（数値比較連鎖）。同一性は成立しない。
`0`	❌ False	❌ False	❌ False	`0` は Falsy。`0 == True` は False。`0 == False` は True。
`None`	❌ False	❌ False	❌ False	`None` は Falsy。
`False`	❌ False	❌ False	❌ False	`False == True` は False。`False is True` も False。

【補足】
(1) `"yes" == True` が False なのは、より厳密には、左辺の `str.__eq__` も右辺（`bool` は `int` のサブクラス）側の `int.__eq__` も互いを等価と判定しないため。

結局、JAVAやCと違って任意のオブジェクトに真偽値を適用できるので、こういう感じになってますね、おそらく

おまけ

注意として、__eq__や __bool__がオーバーロードされているユーザー定義クラスのインスタンスは、振る舞いが変わってきます。（例えばnumpyのndarray, PandasのSeries）

import numpy as np
a = np.array([True, False, True])
result_True = a == True
result_False = a == False
print(result_True)  # → [ True False  True ]
print(result_False)  # → [ False  True False ]
print(type(result_True))  # → <class 'numpy.ndarray'>
print(type(result_False))  # → <class 'numpy.ndarray'>

つまり a == True は bool じゃなくて ndarray(bool) が返ってきます。

numpyにおいては意図に応じて明示的に書く必要があります：

意図	書き方
すべての要素が True か？	`assert a.all()`
いずれか1つでも True か？	`assert a.any()`

assert a や if a: のように書いても、同じValueErrorが発生します。
（この挙動は、pandasのSeriesなど、他のライブラリでも共通しています。「暗黙の真偽値評価」ができないのです。）

このへんが Python のリストや普通の変数と違ってややこしいところ。

まとめ

assert x == True は Python では非推奨（E712）
真偽値の比較は assert x / assert not x が基本
is True を使いたいときは「型まで厳密に見る」場面だけ
ユーザー定義クラスのインスタンスは、boolの振る舞いの仕様が違うことがあるよ

参考リンク

PEP 285 を読むと「なぜ bool を int のサブクラスとして導入したか」「if x == True を仕様側で特別扱いしなかったか」という経緯が書かれていて結構面白いです。