使用isinstance(object, type)。如上所述，如果你知道正确的类型，这很容易使用，例如，

isinstance('dog', str) ## gives bool True

但对于更深奥的对象，这可能很难使用。 例如:

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
isinstance(a,np.array) ## breaks

但你可以用这个技巧:

y = type(np.array([1]))
isinstance(a,y) ## gives bool True 

所以我建议用你想检查的对象类型(例如，type(np.array())实例化一个变量(在本例中是y)，然后使用isinstance。

你很接近了!字符串是模块，不是类型。你可能想比较obj的类型和字符串的类型对象，即str:

type(obj) == str  # this works because str is already a type

另外:

type(obj) == type('')

注意，在python2中，如果obj是unicode类型，那么上述两种方法都不能工作。isinstance()也不会。看看约翰对这篇文章的评论，了解如何解决这个问题……我已经试着记住它大约10分钟了，但是有一个记忆块!

isinstance()

在你的例子中，isinstance("this is a string"， str)将返回True。

你可能还想读这个:http://www.canonical.org/~kragen/isinstance/

因为你必须写作

s="hello"
type(s) == type("")

Type接受实例并返回其类型。在这种情况下，您必须比较两个实例的类型。

如果需要执行抢占式检查，最好检查受支持的接口，而不是类型。

除了你的代码需要一个特定类型的实例之外，类型并没有真正告诉你什么，不管你可以有另一个完全不同类型的实例，这是完全没问题的，因为它实现了相同的接口。

例如，假设您有以下代码

def firstElement(parameter):
    return parameter[0]

现在，假设您说:我希望这段代码只接受一个元组。

import types

def firstElement(parameter):
    if type(parameter) != types.TupleType:
         raise TypeError("function accepts only a tuple")
    return parameter[0]

这降低了这个例程的可重用性。如果你传递一个列表，或者字符串，或者numpy。array，它就不起作用。更好的做法是

def firstElement(parameter):
    if not (hasattr(parameter, "__getitem__") and callable(getattr(parameter,"__getitem__"))):
        raise TypeError("interface violation")
    return parameter[0]

但是这样做没有任何意义:如果协议不满足，参数[0]将引发异常……当然，除非您想防止副作用，或者必须从失败前可能调用的调用中恢复。(愚蠢的)例子，只是为了说明这一点:

def firstElement(parameter):
    if not (hasattr(parameter, "__getitem__") and callable(getattr(parameter,"__getitem__"))):
        raise TypeError("interface violation")
    os.system("rm file")
    return parameter[0]

在这种情况下，您的代码将在运行system()调用之前引发异常。如果没有接口检查，您将删除该文件，然后引发异常。

我想这个就可以了

if isinstance(obj, str)

Type在某些类上不起作用。如果你不确定对象的类型，使用__class__方法，如下所示:

>>>obj = 'a string'
>>>obj.__class__ == str
True

也请参阅这篇文章- http://www.siafoo.net/article/56