我用type(x) == type(y)

例如，如果我想检查一个数组:

type( x ) == type( [] )

字符串检查:

type( x ) == type( '' ) or type( x ) == type( u'' )

如果您想检查None，请使用is

x is None

我用type(x) == type(y)

例如，如果我想检查一个数组:

type( x ) == type( [] )

字符串检查:

type( x ) == type( '' ) or type( x ) == type( u'' )

如果您想检查None，请使用is

x is None

对于其他类型，请查看types模块:

>>> import types
>>> x = "mystring"
>>> isinstance(x, types.StringType)
True
>>> x = 5
>>> isinstance(x, types.IntType)
True
>>> x = None
>>> isinstance(x, types.NoneType)
True

注:类型检查是个坏主意。

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。

您总是可以使用type(x) == type(y)技巧，其中y是具有已知类型的东西。

# check if x is a regular string
type(x) == type('')
# check if x is an integer
type(x) == type(1)
# check if x is a NoneType
type(x) == type(None)

通常有更好的方法来做到这一点，特别是对于任何最新的python。但如果你只想记住一件事，你可以记住它。

在这种情况下，更好的方法是:

# check if x is a regular string
type(x) == str
# check if x is either a regular string or a unicode string
type(x) in [str, unicode]
# alternatively:
isinstance(x, basestring)
# check if x is an integer
type(x) == int
# check if x is a NoneType
x is None

注意最后一种情况:在python中只有一个NoneType实例，那就是None。你会在异常中看到很多NoneType (TypeError: 'NoneType'对象是不可下标的-发生在我身上..)，但你几乎不需要在代码中引用它。

最后，正如fengshaun所指出的，python中的类型检查并不总是一个好主意。更python化的做法是只使用值，就好像它是您所期望的类型一样，并捕获(或允许传播)由此产生的异常。

因为type返回一个对象，所以可以使用object.name访问对象的名称

例子:

years = 5
user = {'name':'Smith', 'age':20}

print(type(a).__name__) 

输出:“int”

print(type(b).__name__ )

输出:“东西”