在項目中，我們會在每個接口驗證客戶端傳過來的參數類型，如果驗證不通過，返回給客戶端“參數錯誤”錯誤碼。
這樣做不但便于調試，而且增加健壯性。因為客戶端是可以作弊的，不要輕易相信客戶端傳過來的參數。

驗證類型用type函數，非常好用，比如

>>type('foo') == str
True
>>type(2.3) in (int,float)
True

既然有了type()來判斷類型，為什么還有isinstance()呢？

一個明顯的區別是在判斷子類。

type()不會認為子類是一種父類類型。

isinstance()會認為子類是一種父類類型。

千言不如一碼。

            
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)
輸出
True
False
True
          

需要注意的是，舊式類跟新式類的type()結果是不一樣的。舊式類都是 。

            
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())
輸出
old style class 
            
              
old style class 
              
                
new style class 
                
                  
True
                
              
            
          

不存在說isinstance比type更好。只有哪個更適合需求。

總結

以上就是本文關于python數據類型判斷type與isinstance的區別實例解析的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續參閱本站：Python編程之黑板上排列組合，你舍得解開嗎、淺談Python由__dict__和dir()引發的一些思考等，有什么問題可以留言，大家一起交流討論。