python判断变量数据类型时，建议使用isinstance()方法代替type(). 进行类型检查首先想到的就是用type()，但是Type在某些特定情况下判断类型存在问题，今天就来说下type在python类型判断时的坑。
type()方法
例子： int类型判断
>>> import types >>> type(2017)==types.IntType True
Python2.7中的types类型：
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
Python3.x中的types类型：
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
Python3.x进行了类型的精简
isinstance方法
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。
基本用法
>>> isinstance(1, int)
True
>>>
>>> isinstance('pythontab.com', (str, int)) # 是其中一种即可
True
>>> isinstance(100, (str, int)) # 是其中一种即可
True
上面type的例子可以表示为：
>>> import types >>> isinstance(2017，int) True
那为什么不推荐使用type进行类型检查呢？
#p#分页标题#e#
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 ca: pass class cb: pass a = ca() b = cb() print (type(a) is type(b))
代码的输出结果： True
注意： 这个例子仅仅针对Python2.x版本， Python3.x版本中会返回Flase，不存在该问题
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。在old-style class中，任意instance的type都是'instance'。所以绝对不能用type来判断其类型。
另外这个问题又与Python的思想有关，正常情况下不应该编写代码检查类型的，而应该直接假设被操作的instance具有你希望的属性，否则抛出异常。即使需要检查类型，也应该用isinstance来判断，这样你期望类型的subclass也能正常被处理（比如，一个函数需要处理Message类型，那么它应该也能处理Message的子类型MyMessage，所以应该使用isinstance(arg,Message)这样来判断而不是type(arg) == Message来判断）
结论:
尽量不要使用type()方法，多使用isinstance()，这样可以减少错误。
