我们可能需要捕捉'true'不区分大小写，如果是这样的话:

>>> x="TrUE"  
>>> x.title() == 'True'  
True  

>>> x="false"  
>>> x.title() == 'True'  
False  

还要注意，对于任何其他既不是真也不是假的输入，它将返回False

我必须这么做……所以，也许姗姗来迟——但有人可能会发现它很有用

def str_to_bool(input, default):
    """
    | Default | not_default_str | input   | result
    | T       |  "false"        | "true"  |  T
    | T       |  "false"        | "false" |  F
    | F       |  "true"         | "true"  |  T
    | F       |  "true"         | "false" |  F

    """
    if default:
        not_default_str = "false"
    else:
        not_default_str = "true"

    if input.lower() == not_default_str:
        return not default
    else:
        return default

这里有一个复杂的，内置的方法来得到许多相同的答案。请注意，尽管python认为“”为假，所有其他字符串为真，但TCL对此有非常不同的想法。

>>> import Tkinter
>>> tk = Tkinter.Tk()
>>> var = Tkinter.BooleanVar(tk)
>>> var.set("false")
>>> var.get()
False
>>> var.set("1")
>>> var.get()
True
>>> var.set("[exec 'rm -r /']")
>>> var.get()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.5/lib-tk/Tkinter.py", line 324, in get
    return self._tk.getboolean(self._tk.globalgetvar(self._name))
_tkinter.TclError: 0expected boolean value but got "[exec 'rm -r /']"
>>> 

这样做的一个好处是，它对您可以使用的值是相当宽容的。它在将字符串转换为值方面很懒惰，在接受和拒绝什么方面很卫生(请注意，如果在tcl提示符下给出上述语句，它将删除用户的硬盘)。

不好的是，它要求Tkinter可用，这通常是正确的，但不是普遍的，更重要的是，需要创建Tk实例，这是相对繁重的。

什么是true或false取决于Tcl_GetBoolean的行为，它将0、false、no和off视为false，将1、true、yes和on视为true，不区分大小写。任何其他字符串，包括空字符串，都会导致异常。

我知道这是一个老帖子，但一些解决方案需要相当多的代码，以下是我最终使用的:

def str2bool(value):
    return {"True": True, "true": True}.get(value, False)

如果你可以控制返回true/false的实体，一种选择是让它返回1/0而不是true/false，那么:

boolean = bool(int(response))

额外的转换为int处理来自网络的响应，这些响应总是字符串。

2021年更新:“which are always string”——这是一个幼稚的观察。它取决于库使用的序列化协议。高级库(大多数web开发人员使用的库)的默认序列化通常是在序列化为字节之前转换为字符串。然后在另一边，它从字节反序列化为字符串，所以你丢失了任何类型信息。

一个很酷，简单的技巧(基于@Alan Marchiori的帖子)，但使用yaml:

import yaml

parsed = yaml.load("true")
print bool(parsed)

如果这个范围太广，可以通过测试类型结果进行细化。如果yaml返回的类型是str，那么它就不能转换为任何其他类型(我能想到的类型)，所以可以单独处理它，或者让它为真。

我不会对速度做任何猜测，但因为我在Qt gui下使用yaml数据，这有一个很好的对称性。