在项目中，我们会在每个接口验证客户端传过来的参数类型，如果验证不通过，返回给客户端“参数错误”错误码。
这样做不但便于调试，而且增加健壮性。因为客户端是可以作弊的，不要轻易相信客户端传过来的参数。
验证类型用type函数，非常好用，比如
type('foo') == str
True
type(2.3) in (int,float)
True
既然有了type()来判断类型，为什么还有isinstance()呢？
一个明显的区别是在判断子类。
type()不会认为子类是一种父类类型。
isinstance()会认为子类是一种父类类型。
千言不如一码。
class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass print type(Foo()) == Foo print type(Bar()) == Foo print isinstance(Bar(),Foo) class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass print type(Foo()) == Foo print type(Bar()) == Foo print isinstance(Bar(),Foo) 输出 True False True
需要注意的是，旧式类跟新式类的type()结果是不一样的。旧式类都是<type 'instance'>。
class A: pass class B: pass class C(object): pass print 'old style class',type(A()) print 'old style class',type(B()) print 'new style class',type(C()) print type(A()) == type(B()) class A: pass class B: pass class C(object): pass print 'old style class',type(A()) print 'old style class',type(B()) print 'new style class',type(C()) print type(A()) == type(B()) 输出 old style class <type 'instance'> old style class <type 'instance'> new style class <class '__main__.C'> True
不存在说isinstance比type更好。只有哪个更适合需求。
总结
以上就是本文关于python数据类型判断type与isinstance的区别实例解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：Python编程之黑板上排列组合，你舍得解开吗、浅谈Python由__dict__和dir()引发的一些思考等，有什么问题可以留言，大家一起交流讨论。