isinstance() 与 type() 区别：

type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。

isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。

如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。

使用type()

首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：

基本类型都可以用type()判断：

>>> type(123)

>>> type('str')

>>> type(None)

如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：

>>> type(abs)

>>> type(a)

但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：

>>> type(123)==type(456)

True

>>> type(123)==int

True

>>> type('abc')==type('123')

True

>>> type('abc')==str

True

>>> type('abc')==type(123)

False

判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：

>>> import types

>>> def fn():

... pass

...

>>> type(fn)==types.FunctionType

True

>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType

True

>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType

True

>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType

True

使用isinstance()

对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。

我们回顾上次的例子，如果继承关系是：

object -> Animal -> Dog -> Husky

那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：

>>> a = Animal()

>>> d = Dog()

>>> h = Husky()

然后，判断：

>>> isinstance(h, Husky)

True

没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。

再判断：

>>> isinstance(h, Dog)

True

h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。

因此，我们可以确信，h还是Animal类型：

>>> isinstance(h, Animal)

True

同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：

>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)

True

但是，d不是Husky类型：

>>> isinstance(d, Husky)

False

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：

>>> isinstance('a', str)

True

>>> isinstance(123, int)

True

>>> isinstance(b'a', bytes)

True

并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))

True

>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))

True

总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。

使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：

>>> dir('ABC')

['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：

>>> len('ABC')

3

>>> 'ABC'.__len__()

3

我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：

>>> class MyDog(object):

... def __len__(self):

... return 100

...

>>> dog = MyDog()

>>> len(dog)

100

剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：

>>> 'ABC'.lower()

'abc'

仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：

>>> class MyObject(object):

... def __init__(self):

... self.x = 9

... def power(self):

... return self.x * self.x

...

>>> obj = MyObject()

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？

True

>>> obj.x

9

>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？

False

>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'

>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？

True

>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'

19

>>> obj.y # 获取属性'y'

19

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404

404

也可以获得对象的方法：

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？

True

>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'

>

>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn

>>> fn # fn指向obj.power

>

>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的

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小结

通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：

sum = obj.x + obj.y

就不要写：

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

一个正确的用法的例子如下：

def readImage(fp):

if hasattr(fp, 'read'):

return readData(fp)

return None

假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。

请注意，在Python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。