在项目中,我们会在每个接口验证客户端传过来的参数类型,如果验证不通过,返回给客户端“参数错误”错误码。
这样做不但便于调试,而且增加健壮性。因为客户端是可以作弊的,不要轻易相信客户端传过来的参数。

验证类型用type函数,非常好用,比如

type('foo') == str
True
type(2.3) in (int,float)
True

既然有了type()来判断类型,为什么还有isinstance()呢?

一个明显的区别是在判断子类。

type()不会认为子类是一种父类类型。

isinstance()会认为子类是一种父类类型。

千言不如一码。

class Foo(object):
  pass
  
class Bar(Foo):
  pass
  
print type(Foo()) == Foo
print type(Bar()) == Foo
print isinstance(Bar(),Foo)
  
class Foo(object):
  pass
  
class Bar(Foo):
  pass
  
print type(Foo()) == Foo
print type(Bar()) == Foo
print isinstance(Bar(),Foo)
输出
True
False
True

需要注意的是,旧式类跟新式类的type()结果是不一样的。旧式类都是<type 'instance'>。

class A:
  pass
class B:
  pass
class C(object):
  pass
print 'old style class',type(A())
print 'old style class',type(B())
print 'new style class',type(C())
print type(A()) == type(B())
class A:
  pass
class B:
  pass
class C(object):
  pass
print 'old style class',type(A())
print 'old style class',type(B())
print 'new style class',type(C())
print type(A()) == type(B())
输出
old style class <type 'instance'>
old style class <type 'instance'>
new style class <class '__main__.C'>
True

不存在说isinstance比type更好。只有哪个更适合需求。

总结

以上就是本文关于python数据类型判断type与isinstance的区别实例解析的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:Python编程之黑板上排列组合,你舍得解开吗、浅谈Python由__dict__和dir()引发的一些思考等,有什么问题可以留言,大家一起交流讨论。

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