Python是一种动态语言，比如创建一个变量，一开始引用的是字符串，之后可变为整数或者浮点数，解释器对这种变换也接受。这与类似Java那样的语言就完全不同了。

name = "pythontip"  # 字符串# 下面演示的就是动态语言特点name = 42  # int name = None  # Nonename = Exception()  # 引用一个实例对象复制代码

在程序中，检查变量所引用的对象是什么类型，对于Python程序也是必要的。一般我们会实用type()或者isinstance()这两个内置函数。

>>> variable = "hello">>> type(variable) is strTrue>>> isinstance(variable, str)True复制代码

下面比较一下这两个函数的性能：

$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "type(variable) is int"5000000 loops, best of 5: 79.7 nsec per loop$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "isinstance(variable, str)"5000000 loops, best of 5: 57.3 nsec per loop复制代码

type比instance慢了 40% (79.7/57.3 = 1.39).

有人也用 type(variable) == str种方式判断某个对象的类型，虽然此方法是可行的，但不提倡，因为：

==应该用于检查对象是否与另外一个对象相等。我们可以用它来查看变量的值是否等于hello，但是想要检查变量是否是一个字符串时，不要用这个符号，而是改用is操作符更合适。==的执行速度更慢，可以用下面的代码检验：

$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "type(variable) == str"5000000 loops, best of 5: 78.9 nsec per loop$ python -m timeit -s "variable = 'hello'" "type(variable) is str"5000000 loops, best of 5: 70.6 nsec per loop复制代码

==比is慢了 11% (78.9/70.6 = 1.11).

isinstance和type之间除了前面演示的执行速度不同之外，还有别的区别吗？

有！而且下面要说的区别，比执行速度还重要。

type的返回值是一个对象的类型（类），可以用它来检查variable的类型是否为str。isinstance要检查第一个参数对象是不是第二个参数所指定的类的实例，例如variable是str类的一个实例吗？或者，检查是不是第二个参数所指定的类的子类的示例，例如variable是str子类的一个实例吗?

这在实践很有用。假设自定义一个类，它类似于列表，但方法可以更多一些。所以我们可以把list作为这个类的父类，然后在这个类里面写其他的方法，基本样式如下：

# MyList继承list class MyList(list):    pass复制代码

但是现在，如果我们将这个新类与一个列表进行比较，type 和isinstance会返回不同的结果！

>>> my_list = MyList()>>> type(my_list) is listFalse>>> isinstance(my_list, list)True复制代码

输出结果不同。

isinstance检查my_list是否是list的一个实例(它不是)或者是否是list的一个子类的实例(它是，因为MyList是list的一个子类)。这个细节，有时候会导致BUG。

isinstance 通常是判断对象类型的首选方法。它不仅更快，而且还考虑了继承，这通常是我们所需要的。不过，在Python中，我们通常不需要检查某个对象的类型，只需要关注它能不能具备像字符串或列表那样的方法和属性，这就是著名的鸭子检验。因此，只需要使用isinstance 即可。

另一方面，如果想显式地检查给定对象是否属于某一特定类型(而不是它的子类)，可以使用type，但通常用这样的语句type(var) is some_type，而不是type(var) == some_type。

记住，编写函数的时候，不检查对象类型，是Python的惯例，不要把Java的习惯带过来。