小心使用isinstance

isinstance(True, bool)
True
>>> isinstance(True, int)
True

但类型

type(True) == bool
True
>>> type(True) == int
False

使用类型（）：

>>> a = []
>>> type(a)
<type 'list'>
>>> f = ()
>>> type(f)
<type 'tuple'>

value = 12
print(type(value)) # will return <class 'int'> (means integer)

或者你可以这样做

value = 12
print(type(value) == int) # will return true

虽然这些问题很古老，但我在自己找到正确的方法时偶然发现了这一点，我认为它仍然需要澄清，至少对于Python2.x是如此（没有检查Python3，但由于这个问题出现在此类版本中的经典类中，这可能无关紧要）。

在这里，我试图回答标题的问题：如何确定任意对象的类型？其他关于使用或不使用isinstance的建议在许多评论和回答中都很好，但我并没有解决这些问题。

type（）方法的主要问题是它不能在旧样式实例中正常工作：

class One:
    pass

class Two:
    pass


o = One()
t = Two()

o_type = type(o)
t_type = type(t)

print "Are o and t instances of the same class?", o_type is t_type

执行此代码段将产生：

Are o and t instances of the same class? True

我认为，这并不是大多数人所期望的。

__class__方法最接近正确性，但在一个关键的情况下，它不起作用：当传入的对象是旧式类（不是实例！）时，因为这些对象缺少这种属性。

这是我能想到的以一致方式满足此类合法问题的最小代码片段：

#!/usr/bin/env python
from types import ClassType
#we adopt the null object pattern in the (unlikely) case
#that __class__ is None for some strange reason
_NO_CLASS=object()
def get_object_type(obj):
    obj_type = getattr(obj, "__class__", _NO_CLASS)
    if obj_type is not _NO_CLASS:
        return obj_type
    # AFAIK the only situation where this happens is an old-style class
    obj_type = type(obj)
    if obj_type is not ClassType:
        raise ValueError("Could not determine object '{}' type.".format(obj_type))
    return obj_type

在许多实际情况下，您也可以使用@functools.singledispatch来定义泛型函数（由多个函数组成的函数，对不同类型执行相同的操作），而不是使用类型或isinstance。

换句话说，当您有如下代码时，您可能希望使用它：

def do_something(arg):
    if isinstance(arg, int):
        ... # some code specific to processing integers
    if isinstance(arg, str):
        ... # some code specific to processing strings
    if isinstance(arg, list):
        ... # some code specific to processing lists
    ...  # etc

下面是一个工作原理的小示例：

from functools import singledispatch


@singledispatch
def say_type(arg):
    raise NotImplementedError(f"I don't work with {type(arg)}")


@say_type.register
def _(arg: int):
    print(f"{arg} is an integer")


@say_type.register
def _(arg: bool):
    print(f"{arg} is a boolean")

>>> say_type(0)
0 is an integer
>>> say_type(False)
False is a boolean
>>> say_type(dict())
# long error traceback ending with:
NotImplementedError: I don't work with <class 'dict'>

此外，我们可以使用抽象类同时覆盖几种类型：

from collections.abc import Sequence


@say_type.register
def _(arg: Sequence):
    print(f"{arg} is a sequence!")

>>> say_type([0, 1, 2])
[0, 1, 2] is a sequence!
>>> say_type((1, 2, 3))
(1, 2, 3) is a sequence!

有两个内置函数可以帮助您识别对象的类型。如果需要对象的确切类型，可以使用type（），并使用isinstance（）检查对象的类型。通常，您希望在大多数情况下使用isinstance（），因为它非常健壮，也支持类型继承。

要获取对象的实际类型，可以使用内置的type（）函数。将对象作为唯一参数传递将返回该对象的类型对象：

>>> type([]) is list
True
>>> type({}) is dict
True
>>> type('') is str
True
>>> type(0) is int
True

这当然也适用于自定义类型：

>>> class Test1 (object):
        pass
>>> class Test2 (Test1):
        pass
>>> a = Test1()
>>> b = Test2()
>>> type(a) is Test1
True
>>> type(b) is Test2
True

请注意，type（）只返回对象的直接类型，但不能告诉您类型继承。

>>> type(b) is Test1
False

为此，您应该使用isinstance函数。这当然也适用于内置类型：

>>> isinstance(b, Test1)
True
>>> isinstance(b, Test2)
True
>>> isinstance(a, Test1)
True
>>> isinstance(a, Test2)
False
>>> isinstance([], list)
True
>>> isinstance({}, dict)
True

isinstance（）通常是确保对象类型的首选方法，因为它也接受派生类型。因此，除非您实际需要类型对象（无论出于什么原因），否则使用isinstance（）比使用type（）更可取。

isinstance（）的第二个参数也接受一个类型元组，因此可以同时检查多个类型。如果对象属于以下任何类型，isinstance将返回true：

>>> isinstance([], (tuple, list, set))
True