您不需要指定类型。该方法只有在试图访问未在传入参数上定义的属性时才会失败(在运行时)。

这个简单的函数:

def no_op(param1, param2):
    pass

．.． 无论传入哪两个参数都不会失败。

然而，这个函数:

def call_quack(param1, param2):
    param1.quack()
    param2.quack()

．.． 如果param1和param2都没有名为quack的可调用属性，将在运行时失败。

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

Python是强类型的，因为每个对象都有一个类型，每个对象都知道它的类型，不可能意外或故意使用一个类型的对象，“好像”它是一个不同类型的对象，对象上的所有基本操作都委托给它的类型。

这和名字无关。Python中的名称没有“类型”:如果定义了名称，则名称指向对象，并且对象确实具有类型(但这实际上并不强制名称具有类型:名称就是名称)。

A name in Python can perfectly well refer to different objects at different times (as in most programming languages, though not all) -- and there is no constraint on the name such that, if it has once referred to an object of type X, it's then forevermore constrained to refer only to other objects of type X. Constraints on names are not part of the concept of "strong typing", though some enthusiasts of static typing (where names do get constrained, and in a static, AKA compile-time, fashion, too) do misuse the term this way.

你从不指定类型;Python有鸭子类型的概念;基本上，处理参数的代码将对参数做出某些假设——可能通过调用参数期望实现的某些方法。如果参数类型错误，则会引发异常。

一般来说，这取决于你的代码来确保你传递的对象是正确类型的——没有编译器提前强制这一点。

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。

许多语言都有特定类型的变量，变量有一个值。Python没有变量;它有对象，你用名字来指代这些对象。

在其他语言中，当你说:

a = 1

然后，变量(通常是整数)将其内容更改为值1。

在Python中,

a = 1

意思是“使用名称a来指代对象1”。你可以在交互式Python会话中执行以下操作:

>>> type(1)
<type 'int'>

函数类型使用对象1调用;因为每个对象都知道它的类型，所以type很容易找到该类型并返回它。

同样，无论何时定义函数

def funcname(param1, param2):

该函数接收两个对象，并将它们命名为param1和param2，而不考虑它们的类型。如果您想要确保接收到的对象是特定类型的，那么就按照它们是所需的类型来编写函数，如果不是，则捕获抛出的异常。抛出的异常通常是TypeError(您使用了无效操作)和AttributeError(您试图访问不存在的成员(方法也是成员))。