有两个内置函数可以帮助您识别对象的类型。如果需要对象的确切类型，可以使用type（），并使用isinstance（）检查对象的类型。通常，您希望在大多数情况下使用isinstance（），因为它非常健壮，也支持类型继承。

要获取对象的实际类型，可以使用内置的type（）函数。将对象作为唯一参数传递将返回该对象的类型对象：

>>> type([]) is list
True
>>> type({}) is dict
True
>>> type('') is str
True
>>> type(0) is int
True

这当然也适用于自定义类型：

>>> class Test1 (object):
        pass
>>> class Test2 (Test1):
        pass
>>> a = Test1()
>>> b = Test2()
>>> type(a) is Test1
True
>>> type(b) is Test2
True

请注意，type（）只返回对象的直接类型，但不能告诉您类型继承。

>>> type(b) is Test1
False

为此，您应该使用isinstance函数。这当然也适用于内置类型：

>>> isinstance(b, Test1)
True
>>> isinstance(b, Test2)
True
>>> isinstance(a, Test1)
True
>>> isinstance(a, Test2)
False
>>> isinstance([], list)
True
>>> isinstance({}, dict)
True

isinstance（）通常是确保对象类型的首选方法，因为它也接受派生类型。因此，除非您实际需要类型对象（无论出于什么原因），否则使用isinstance（）比使用type（）更可取。

isinstance（）的第二个参数也接受一个类型元组，因此可以同时检查多个类型。如果对象属于以下任何类型，isinstance将返回true：

>>> isinstance([], (tuple, list, set))
True

使用类型（）

x='hello this is a string'
print(type(x))

输出

<class 'str'>

要仅提取str，请使用

x='this is a string'
print(type(x).__name__)#you can use__name__to find class

输出

str

如果使用类型（变量）__name__我们可以读

在许多实际情况下，您也可以使用@functools.singledispatch来定义泛型函数（由多个函数组成的函数，对不同类型执行相同的操作），而不是使用类型或isinstance。

换句话说，当您有如下代码时，您可能希望使用它：

def do_something(arg):
    if isinstance(arg, int):
        ... # some code specific to processing integers
    if isinstance(arg, str):
        ... # some code specific to processing strings
    if isinstance(arg, list):
        ... # some code specific to processing lists
    ...  # etc

下面是一个工作原理的小示例：

from functools import singledispatch


@singledispatch
def say_type(arg):
    raise NotImplementedError(f"I don't work with {type(arg)}")


@say_type.register
def _(arg: int):
    print(f"{arg} is an integer")


@say_type.register
def _(arg: bool):
    print(f"{arg} is a boolean")

>>> say_type(0)
0 is an integer
>>> say_type(False)
False is a boolean
>>> say_type(dict())
# long error traceback ending with:
NotImplementedError: I don't work with <class 'dict'>

此外，我们可以使用抽象类同时覆盖几种类型：

from collections.abc import Sequence


@say_type.register
def _(arg: Sequence):
    print(f"{arg} is a sequence!")

>>> say_type([0, 1, 2])
[0, 1, 2] is a sequence!
>>> say_type((1, 2, 3))
(1, 2, 3) is a sequence!

除了前面的答案之外，值得一提的是collections.abc的存在，它包含几个补充duck类型的抽象基类（abc）。

例如，不必显式检查某项内容是否为列表，而是：

isinstance(my_obj, list)

如果您只想查看所拥有的对象是否允许获取项目，可以使用collections.abc.Sequence:

from collections.abc import Sequence
isinstance(my_obj, Sequence) 

如果您对允许获取、设置和删除项目（即可变序列）的对象非常感兴趣，那么您可以选择collections.abc.MutableSequence。

这里还定义了许多其他ABC，可以用作映射的对象的映射、Iterable、Callable等。所有这些的完整列表可以在collections.abc的文档中看到。

value = 12
print(type(value)) # will return <class 'int'> (means integer)

或者你可以这样做

value = 12
print(type(value) == int) # will return true

为了完整起见，isinstance不适用于非实例的子类型的类型检查。虽然这很有道理，但没有一个答案（包括公认的答案）涵盖了这一点。请使用issubclass。

>>> class a(list):
...   pass
... 
>>> isinstance(a, list)
False
>>> issubclass(a, list)
True