Alex Martelli解释道，

正常的、Pythonic的、首选的解决方案几乎总是“duck typing”:尝试使用参数，好像它是某种所需的类型，在try/except语句中执行它，捕捉如果参数实际上不是该类型(或任何其他类型，很好地模仿它;-)可能出现的所有异常，并在except子句中尝试其他内容(使用参数“as if”它是其他类型)。

阅读他的文章以获得有用的信息。

在这个页面上，有一个臭名昭著的例外值得提及。

当str函数调用__str__类方法时，它会巧妙地检查其类型:

>>> class A(object):
...     def __str__(self):
...         return 'a','b'
...
>>> a = A()
>>> print a.__str__()
('a', 'b')
>>> print str(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: __str__ returned non-string (type tuple)

就好像Guido提示我们，如果程序遇到意外类型，应该引发哪个异常。

要有效地使用typing模块(Python 3.5新增)，请包含all(*)。

from typing import *

你将准备使用:

List, Tuple, Set, Map - for list, tuple, set and map respectively.
Iterable - useful for generators.
Any - when it could be anything.
Union - when it could be anything within a specified set of types, as opposed to Any.
Optional - when it might be None. Shorthand for Union[T, None].
TypeVar - used with generics.
Callable - used primarily for functions, but could be used for other callables.

然而，你仍然可以使用类型名称，如int, list, dict，…

在Python中，所有东西都有类型。如果参数类型支持，Python函数将执行它被要求执行的任何操作。

示例:foo将添加所有可以__add__ed;)的东西，而不太关心它的类型。这意味着，为了避免失败，你应该只提供那些支持加法的东西。

def foo(a,b):
    return a + b

class Bar(object):
    pass

class Zoo(object):
    def __add__(self, other):
        return 'zoom'

if __name__=='__main__':
    print foo(1, 2)
    print foo('james', 'bond')
    print foo(Zoo(), Zoo())
    print foo(Bar(), Bar()) # Should fail

Alex Martelli解释道，

正常的、Pythonic的、首选的解决方案几乎总是“duck typing”:尝试使用参数，好像它是某种所需的类型，在try/except语句中执行它，捕捉如果参数实际上不是该类型(或任何其他类型，很好地模仿它;-)可能出现的所有异常，并在except子句中尝试其他内容(使用参数“as if”它是其他类型)。

阅读他的文章以获得有用的信息。

从静态或编译时类型检查的意义上讲，Python不是强类型的。

大多数Python代码都属于所谓的“Duck Typing”——例如，你寻找一个对象上读取的方法——你不关心对象是磁盘上的文件还是套接字，你只想从中读取N个字节。