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()) == Fooprint type(Bar()) == Fooprint isinstance(Bar(),Foo) class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass print type(Foo()) == Fooprint type(Bar()) == Fooprint isinstance(Bar(),Foo)輸出TrueFalseTrue
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<type 'instance'>。
class A: passclass B: passclass C(object): passprint 'old style class',type(A())print 'old style class',type(B())print 'new style class',type(C())print type(A()) == type(B())class A: passclass B: passclass C(object): passprint '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 <type 'instance'>old style class <type 'instance'>new style class <class '__main__.C'>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。有什么問題可以留言，大家一起交流討論。
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