Python中为什么推荐使用isinstance来进行类型判断？而不是type

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Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型，解释器会在运行的时候会自动检查 变量的类型，并根据需要进行隐式的类型转化。因为Python是动态语言，所以一般情 况下是不推荐进行类型转化的。比如"+"操作时，如果加号两边是数据就进行加法操 作，如果两边是字符串就进行字符串连接操作，如果两边是列表就进行合并操作，甚 至可以进行复数的运算。解释器会在运行时根据两边的变量的类型调用不同的内部方法。 当加号两边的变量类型不一样的时候，又不能进行类型转化，就会抛出TypeError的异常。

但是在实际的开发中，为了提高代码的健壮性，我们还是需要进行类型检查的。而进行 类型检查首先想到的就是用type()，比如使用type判断一个int类型。

import types if type(1) is types.Integer: print('1是int类型') else: print('1不是int类型') 

上面的程序会输出：1是int类型

我们在types中可以找到一些常用的类型，在2.7.6中显示的结果：

types.BooleanType # bool类型 types.BufferType # buffer类型 types.BuiltinFunctionType # 内建函数，比如len() types.BuiltinMethodType # 内建方法，指的是类中的方法 types.ClassType # 类类型 types.CodeType # 代码块类型 types.ComplexType # 复数类型 types.DictProxyType # 字典代理类型 types.DictType # 字典类型 types.DictionaryType # 字典备用的类型 types.EllipsisType types.FileType # 文件类型 types.FloatType # 浮点类型 types.FrameType types.FunctionType # 函数类型 types.GeneratorType types.GetSetDescriptorType types.InstanceType # 实例类型 types.IntType # int类型 types.LambdaType # lambda类型 types.ListType # 列表类型 types.LongType # long类型 types.MemberDescriptorType types.MethodType # 方法类型 types.ModuleType # module类型 types.NoneType # None类型 types.NotImplementedType types.ObjectType # object类型 types.SliceTypeh types.StringType # 字符串类型 types.StringTypes types.TracebackType types.TupleType # 元组类型 types.TypeType # 类型本身 types.UnboundMethodType types.UnicodeType types.XRangeType 

在Python 3中，类型已经明显减少了很多

types.BuiltinFunctionType
types.BuiltinMethodType
types.CodeType
types.DynamicClassAttribute
types.FrameType
types.FunctionType
types.GeneratorType
types.GetSetDescriptorType
types.LambdaType
types.MappingProxyType
types.MemberDescriptorType
types.MethodType
types.ModuleType
types.SimpleNamespace
types.TracebackType
types.new_class
types.prepare_class

但是我们并不推荐使用type来进行类型检查，之所以把这些类型列出来，也是为了扩展知识 面。那为什么不推荐使用type进行类型检查呢？我们来看一下下面的例子。

import types class UserInt(int): def __init__(self, val=0): self.val = int(val) i = 1 n = UserInt(2) print(type(i) is type(n)) 

上面的代码输出：False

这就说明i和n的类型是不一样的，而实际上UserInt是继承自int的，所以这个判断是存在问题的， 当我们对Python内建类型进行扩展的时候，type返回的结果就不够准确了。我们再看一个例子。

class A(): pass class B(): pass a = A() b = B() print(type(a) is type(b)) 

代码的输出结果： True

type比较的结果a和b的类型是一样的，结果明显是不准确的。这种古典类的实例，type返回的结果都 是一样的，而这样的结果不是我们想要的。对于内建的基本类型来说，使用tpye来检查是没有问题的， 可是当应用到其他场合的时候，type就显得不可靠了。这个时候我们就需要使用isinstance来进行类型 检查。

isinstance(object, classinfo)

object表示实例，classinfo可以是直接或间接类名、基本类型或者有它们组成的元组。

>>> isinstance(2, float)
False
>>> isinstance('a', (str, unicode))
True
>>> isinstance((2, 3), (str, list, tuple))
True