通常，您可以从具有类名的对象中提取字符串，

str_class = object.__class__.__name__

并将其用于比较，

if str_class == 'dict':
    # blablabla..
elif str_class == 'customclass':
    # blebleble..

确定Python对象的类型

使用类型确定对象的类型

>>> obj = object()
>>> type(obj)
<class 'object'>

虽然它有效，但避免使用__class__之类的双下划线属性-它们在语义上不是公共的，虽然在这种情况下可能不是，但内置函数通常具有更好的行为。

>>> obj.__class__ # avoid this!
<class 'object'>

类型检查

有没有一种简单的方法来确定变量是列表、字典还是其他什么？我得到了一个可能是这两种类型的对象，我需要能够分辨出其中的区别。

好吧，这是另一个问题，不要使用类型-用法：

def foo(obj):
    """given a string with items separated by spaces, 
    or a list or tuple, 
    do something sensible
    """
    if isinstance(obj, str):
        obj = str.split()
    return _foo_handles_only_lists_or_tuples(obj)

这涵盖了这样一种情况，即您的用户可能正在通过子类化str来做一些聪明或明智的事情-根据Liskov Substitution的原理，您希望能够在不破坏代码的情况下使用子类实例-而isinstance支持这一点。

使用摘要

更好的是，您可以从集合或数字中查找特定的抽象基类：

from collections import Iterable
from numbers import Number

def bar(obj):
    """does something sensible with an iterable of numbers, 
    or just one number
    """
    if isinstance(obj, Number): # make it a 1-tuple
        obj = (obj,)
    if not isinstance(obj, Iterable):
        raise TypeError('obj must be either a number or iterable of numbers')
    return _bar_sensible_with_iterable(obj)

或只是不显式键入检查

或者，也许最棒的是，使用duck类型，不要显式地检查代码类型。Duck类型支持Liskov替换，更优雅，更少冗长。

def baz(obj):
    """given an obj, a dict (or anything with an .items method) 
    do something sensible with each key-value pair
    """
    for key, value in obj.items():
        _baz_something_sensible(key, value)

结论

使用类型实际获取实例的类。使用isinstance显式检查实际的子类或注册的抽象。只要在有意义的地方避免类型检查。

在对象的实例上，还具有：

__class__

属性下面是一个来自Python3.3控制台的示例

>>> str = "str"
>>> str.__class__
<class 'str'>
>>> i = 2
>>> i.__class__
<class 'int'>
>>> class Test():
...     pass
...
>>> a = Test()
>>> a.__class__
<class '__main__.Test'>

请注意，在python3.x和NewStyle类（可从Python2.6中选择）中，类和类型已经合并，这有时会导致意外的结果。主要是因为这个原因，我最喜欢的测试类型/类的方法是使用内置函数。

尝试一下可能会更像蟒蛇。。。除了块。这样，如果你有一个像列表一样嘎嘎作响的类，或者像格言一样嘎嘎作响，那么不管它的类型是什么，它都会表现得很好。

为了澄清，“区分”变量类型的首选方法是鸭子类型：只要变量响应的方法（和返回类型）是您的子例程所期望的，就要像您期望的那样对待它。例如，如果您有一个类用getattr和setattr重载括号运算符，但使用了一些有趣的内部方案，如果这正是它试图模仿的，那么它应该像一本字典一样。

类型（A）的另一个问题是类型（B）检查，如果A是B的子类，那么当您希望它是真的时，它的计算结果为假。如果一个对象是一个列表的子类，那么它应该像列表一样工作：检查另一个答案中显示的类型将防止这种情况发生。（然而，这一点是可行的）。

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

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。