在Python中检查类型的规范方法是什么？

检查给定对象是否为给定类型的最佳方法是什么？如何检查对象是否从给定类型继承？

假设我有一个对象o。如何检查是否是str？

要检查o是的实例str还是的任何子类str，请使用isinstance（这是“规范”的方式）：

if isinstance(o, str):

要检查的类型o是否准确str（排除子类）：

if type(o) is str:

以下内容也可以使用，并且在某些情况下可能有用：

if issubclass(type(o), str):

有关相关信息，请参见Python库参考中的内置函数。

还有一点要注意：在这种情况下，如果您使用的是Python 2，则实际上可能要使用：

if isinstance(o, basestring):

因为这也将赶上Unicode字符串（unicode不是的子类str，这两个str和unicode是的子类basestring）。请注意，basestring在Python 3中不再存在，在Python 3中，字符串（）和二进制数据（）严格分开。strbytes

或者，isinstance接受一个类的元组。True如果o是以下任何一个的任何子类的实例，则将返回(str, unicode)：

if isinstance(o, (str, unicode)):

检查对象类型的最 Pythonic方法是...不检查它。

由于Python鼓励使用Duck Typing，因此您应该只try...except使用对象的方法来使用它们。因此，如果您的函数正在寻找可写文件对象，则不要检查它是否是的子类file，只需尝试使用其.write()方法即可！

当然，有时这些漂亮的抽象会分解，isinstance(obj, cls)这正是您所需要的。但是要谨慎使用。

isinstance(o, str)True如果o是str或继承自的类型，则将返回str。

type(o) is strTrue当且仅当o是str时将返回。False如果o是继承自的类型，它将返回str。

在询问并回答问题之后，将类型提示添加到Python中。Python中的类型提示允许检查类型，但与静态类型的语言完全不同。Python中的类型提示将期望的参数类型与函数关联，作为与函数关联的运行时可访问的数据，这允许检查类型。类型提示语法的示例：

def foo(i: int):
    return i

foo(5)
foo('oops')

在这种情况下，我们希望触发错误，foo('oops')因为参数的带注释类型为int。正常运行脚本时，添加的类型提示不会导致发生错误。但是，它向函数添加了属性，这些属性描述了其他程序可以查询并用于检查类型错误的预期类型。

可以用来查找类型错误的其他程序之一是mypy：

mypy script.py
script.py:12: error: Argument 1 to "foo" has incompatible type "str"; expected "int"

（您可能需要mypy从软件包管理器进行安装。我不认为CPython附带了该软件包，但似乎具有一定的“正式性”。）

这种方式的类型检查不同于静态类型的编译语言中的类型检查。由于类型在Python中是动态的，因此类型检查必须在运行时完成，如果我们坚持要千方百计地进行，则即使在正确的程序上也要付出代价。显式类型检查也可能比需要的限制更严格，并且会导致不必要的错误（例如，参数是否确实需要精确地list类型或可迭代的内容是否足够？）。

显式类型检查的好处在于，与鸭子输入相比，它可以更早地捕获错误并给出更清晰的错误消息。鸭子类型的确切要求只能用外部文档来表达（希望它是彻底而准确的），并且不兼容类型的错误可能发生在它们起源的地方。

Python的类型提示旨在提供一种折衷方案，可以在其中指定和检查类型，但在常规代码执行过程中不会增加任何成本。

本typing可以在类型提示使用配套优惠类型变量来表达需要的行为，而不需要特定类型。例如，它包含诸如Iterable和的变量，Callable用于提示是否需要具有这些行为的任何类型。

尽管类型提示是检查类型的最Pythonic方式，但通常甚至根本不检查类型并依赖于鸭子类型甚至更像Pythonic。类型提示是相对较新的，并且在它们是最Pythonic的解决方案时还没有定论。相对无争议的但非常笼统的比较：类型提示提供了一种可以强制执行的文档形式，允许代码生成更早且更容易理解的错误，可以捕获鸭子输入不能的错误，并且可以静态检查（在不寻常的情况下）感觉，但它仍在运行时之外）。另一方面，鸭子类型很长一段时间以来一直是Python的方式，不会增加静态类型的认知开销，不那么冗长，并且会接受所有可行的类型，然后接受某些类型。

这是一个为什么鸭式打字是邪恶的却不知道什么时候是危险的例子。例如：这是Python代码（可能省略适当的缩进），请注意，可以通过注意isinstance和issubclassof函数来避免这种情况，以确保当您真正需要鸭子时，不会炸弹。

class Bomb:
    def __init__(self):
        ""

    def talk(self):
        self.explode()

    def explode(self):
        print "BOOM!, The bomb explodes."

class Duck:
    def __init__(self):
        ""
    def talk(self):
        print "I am a duck, I will not blow up if you ask me to talk."    

class Kid:
    kids_duck = None

    def __init__(self):
        print "Kid comes around a corner and asks you for money so he could buy a duck."

    def takeDuck(self, duck):
        self.kids_duck = duck
        print "The kid accepts the duck, and happily skips along"

    def doYourThing(self):
        print "The kid tries to get the duck to talk"
        self.kids_duck.talk()

myKid = Kid()
myBomb = Bomb()
myKid.takeDuck(myBomb)
myKid.doYourThing()

isinstance(o, str)

链接到文档

我认为使用像Python这样的动态语言的很酷的事情是，您实际上不必检查类似的东西。

我只会在您的对象上调用所需的方法并捕获一个AttributeError。稍后，这将允许您与其他（看似无关）对象一起调用您的方法以完成不同的任务，例如模拟对象进行测试。

当从网络上获取数据urllib2.urlopen()并返回类似对象的文件时，我已经使用了很多。这又可以传递给几乎所有从文件读取的方法，因为它实现了相同的方法。read()方法与真实文件。

但我确定会有时间和地点使用isinstance()，否则可能不会存在:)

对于更复杂的类型验证，我喜欢typeguard基于python类型提示注释的验证方法：

from typeguard import check_type
from typing import List

try:
    check_type('mylist', [1, 2], List[int])
except TypeError as e:
    print(e)

您可以以非常清晰易读的方式执行非常复杂的验证。

check_type('foo', [1, 3.14], List[Union[int, float]])
# vs
isinstance(foo, list) and all(isinstance(a, (int, float)) for a in foo) 

您可以使用类型的__name__检查变量的类型。

例如：

>>> a = [1,2,3,4]  
>>> b = 1  
>>> type(a).__name__
'list'
>>> type(a).__name__ == 'list'
True
>>> type(b).__name__ == 'list'
False
>>> type(b).__name__
'int'

前往雨果：

你可能是说list而不是array，但这指向类型检查的整个问题-您不想知道所讨论的对象是否是列表，您不想知道它是某种序列还是单个对象。因此，请尝试像序列一样使用它。

假设您要将对象添加到现有序列中，或者如果它是对象序列，则将它们全部添加

try:
   my_sequence.extend(o)
except TypeError:
  my_sequence.append(o)

一个技巧是，如果您正在处理字符串和/或字符串序列-这很棘手，因为字符串通常被认为是单个对象，但是它也是一个字符序列。更糟糕的是，因为它实际上是单长度字符串的序列。

我通常选择设计API，使其只接受一个值或一个序列-这样会使事情变得更容易。[ ]如果需要，在传递单个值时并不难。

（尽管这可能会导致字符串错误，因为它们看起来确实像是序列）。

一种检查类型的简单方法是将其与您知道类型的对象进行比较。

>>> a  = 1
>>> type(a) == type(1)
True
>>> b = 'abc'
>>> type(b) == type('')
True

我认为最好的方法是正确键入变量。您可以使用“ typing”库来做到这一点。

例：

from typing import NewType UserId = NewType ('UserId', int) some_id = UserId (524313）`

参见https://docs.python.org/3/library/typing.html

您可以检查以下行，以检查给定值是哪种字符类型：

def chr_type(chrx):
    if chrx.isalpha()==True:
        return 'alpha'
    elif chrx.isdigit()==True:
        return 'numeric'
    else:
        return 'nothing'

chr_type("12)