这个问题有些模棱两可——我不确定你所说的“观点”是什么意思。如果您试图查询本地Python对象的类型，@atzz的答案将引导您朝着正确的方向前进。

但是，如果您试图生成具有原始C类型语义的Python对象（例如uint32_t、int16_t），请使用结构模块。因此，您可以确定给定C型原语中的位数：

>>> struct.calcsize('c') # char
1
>>> struct.calcsize('h') # short
2
>>> struct.calcsize('i') # int
4
>>> struct.calcsize('l') # long
4

这也反映在数组模块中，它可以生成以下较低级别类型的数组：

>>> array.array('c').itemsize # char
1

支持的最大整数（Python 2的int）由sys.maxint给出。

>>> import sys, math
>>> math.ceil(math.log(sys.maxint, 2)) + 1 # Signedness
32.0

还有sys.getsizeof，它返回剩余内存中Python对象的实际大小：

>>> a = 5
>>> sys.getsizeof(a) # Residual memory.
12

对于浮点数据和精度数据，请使用sys.float_info：

>>> sys.float_info
sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.2204460492503131e-16, radix=2, rounds=1)

对于python2.x，请使用

print type(variable_name)

对于python3.x，请使用

print(type(variable_name))

我在刚接触Python时（现在仍然如此）看到了这个：

x = …
print(type(x))```

这个问题有些模棱两可——我不确定你所说的“观点”是什么意思。如果您试图查询本地Python对象的类型，@atzz的答案将引导您朝着正确的方向前进。

但是，如果您试图生成具有原始C类型语义的Python对象（例如uint32_t、int16_t），请使用结构模块。因此，您可以确定给定C型原语中的位数：

>>> struct.calcsize('c') # char
1
>>> struct.calcsize('h') # short
2
>>> struct.calcsize('i') # int
4
>>> struct.calcsize('l') # long
4

这也反映在数组模块中，它可以生成以下较低级别类型的数组：

>>> array.array('c').itemsize # char
1

支持的最大整数（Python 2的int）由sys.maxint给出。

>>> import sys, math
>>> math.ceil(math.log(sys.maxint, 2)) + 1 # Signedness
32.0

还有sys.getsizeof，它返回剩余内存中Python对象的实际大小：

>>> a = 5
>>> sys.getsizeof(a) # Residual memory.
12

对于浮点数据和精度数据，请使用sys.float_info：

>>> sys.float_info
sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.2204460492503131e-16, radix=2, rounds=1)

Python是一种动态类型语言。最初创建为字符串的变量可以稍后重新分配为整数或浮点。翻译不会抱怨：

name = "AnyValue"
# Dynamically typed language lets you do this:
name = 21
name = None
name = Exception()

要检查变量的类型，可以使用type（）或isinstance（）内置函数。让我们看看他们的行动：

Python3示例：

variable = "hello_world"
print(type(variable) is str) # True
print(isinstance(variable, str)) # True

让我们比较两种方法在python3中的性能

python3 -m timeit -s "variable = 'hello_world'" "type(variable) is int"
5000000 loops, best of 5: 54.5 nsec per loop

python3 -m timeit -s "variable = 'hello_world'" "isinstance(variable, str)"
10000000 loops, best of 5: 39.2 nsec per loop

类型大约慢40%（54.5/39.2=1.390）。

我们可以改用type（variable）==str。这会奏效，但这是个坏主意：

要检查变量的值时，应使用==。我们将使用它来查看变量的值是否等于“hello_world”。但是当我们要检查变量是否为字符串时，运算符是否更合适。有关何时使用其中一个或另一个的更详细说明，请查看本文。==更慢：python3-m timeit-s“variable='hello_world'”“type（variable）==str”5000000个循环，每个循环最好为5:64.4 nsec

身份和类型的区别

速度并不是这两种功能之间的唯一区别。实际上，它们的工作方式有一个重要区别：

type只返回对象的类型（它是类）。我们可以使用它来检查变量的类型是否为str。isinstance检查给定对象（第一个参数）是否为：指定为第二个参数的类的实例。例如，变量是str类的实例吗？或指定为第二参数的类的子类的实例。换句话说，变量是str子类的实例吗？

这在实践中意味着什么？假设我们希望有一个自定义类充当列表，但有一些其他方法。因此，我们可以对列表类型进行子类化，并在其中添加自定义函数：

class MyAwesomeList(list):
    # Add additional functions here
    pass

但是现在，如果我们将这个新类与列表进行比较，则类型和isinstance返回不同的结果！

my_list = MyAwesomeList()
print(type(my_list) is list) # False
print(isinstance(my_list, list)) # True

我们得到不同的结果，因为isinstance检查my_list是列表的一个实例（不是）还是列表的一个子类（因为MyAwesomeList是列表的子类）。如果您忘记了这一差异，它可能会导致代码中出现一些细微的错误。

结论

isinstance通常是比较类型的首选方式。它不仅速度更快，而且考虑了继承，这通常是所需的行为。在Python中，您通常希望检查给定对象的行为是否像字符串或列表，而不一定是字符串。所以，不用检查字符串及其所有自定义子类，只需使用isinstance即可。

另一方面，当您想要显式检查给定变量是否为特定类型（而不是其子类）时，请使用类型。当您使用它时，请这样使用：type（var）is some_type not like this：type（var）==some_type。

这可能无关紧要。但您可以使用isinstance（object，type）检查对象的类型，如这里所述。