Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型，解释器会在运行的时候会自动检查变量的类型，并根据需要进行隐式的类型转化，因为Python是动态语言，所以一般情况下是不推荐进行类型转化的。

比如进行”+”操作时，如果加号两边是数据就进行加法操作，如果两边是字符串就进行字符串连接操作，如果两边是列表就进行合并操作，甚至可以进行复数的运算。

解释器会在运行时根据两边的变量的类型调用不同的内部方法。当加号两边的变量类型不一样的时候，又不能进行类型转化，就会抛出TypeError的异常。

types模块从Python2到Python3的变化

在实际的开发中，为了提高代码的健壮性，我们还是需要进行类型检查的。而进行类型检查首先想到的就是用types()，比如使用types判断一个int类型:

Source Code:

#!/usr/bin/env python2.6

#Author: nock.chen

from types import *

mylist = ['nock', 100, '100', 'IT']

def delete(mylist, item):

if type(item) is IntType:

mylist.remove(item)

delete(mylist, 100)

print(mylist)

Result:

['nock', '100', 'IT']

我们在types模块中可以找到一些常用的类型，在2.6.9中显示的结果：

types.BooleanType # bool类型

types.BufferType # buffer类型

types.BuiltinFunctionType # 内建函数，比如len()

types.BuiltinMethodType # 内建方法，指的是类中的方法

types.ClassType # 类类型

types.CodeType # 代码块类型

types.ComplexType # 复数类型

types.DictProxyType # 字典代理类型

types.DictType # 字典类型

types.DictionaryType # 字典备用的类型

types.EllipsisType # Ellipsis类型

types.FileType # 文件类型

types.FloatType # 浮点类型

types.FrameType # 框架对象的类型

types.FunctionType # 函数类型

types.GeneratorType # 通过调用生成器函数生成的generator-iterator对象类型

types.GetSetDescriptorType # 用PyGetSetDef(如FrameType)在扩展模块中定义的对象的类型

types.InstanceType # 实例类型

types.IntType # int类型

types.LambdaType # lambda类型

types.ListType # 列表类型

types.LongType # long类型

types.MemberDescriptorType # 在扩展模块中定义的对象类型，包括PyMemberDef，如datetime.timedelta.days

types.MethodType # 方法类型

types.ModuleType # module类型

types.NoneType # None类型

types.NotImplementedType # NotImplemented的类型

types.ObjectType # object类型

types.SliceType # slice()返回的对象类型

types.StringType # 字符串类型

types.StringTypes # 一个包含StringType和UnicodeType的序列，用于方便对任何字符串对象进行检查。

types.TracebackType # 在sys.exc_traceback中发现的traceback对象的类型。

types.TupleType # 元组类型

types.TypeType # 类型本身

types.UnboundMethodType # 另一个名字for MethodType

types.UnicodeType # Unicode字符字符串的类型(例如，u ' spam)

types.XRangeType # xrange()返回的范围对象的类型

官网介绍：#/2/library/types.html

到了Python3版本，types模块方法已经明显减少了很多，具体如下：

types.BuiltinFunctionType

types.BuiltinMethodType # 内置函数的类型，如len()或sys.exit()，以及内置类的方法。(这里，“内置”的意思是“用C写”。)

types.CodeType # 通过compile()返回的代码对象类型。

types.DynamicClassAttribute

types.FrameType # 框架对象的类型，如在tb中发现的。tb_frame如果tb是一个traceback对象。

types.FunctionType

types.GeneratorType # 由生成器函数创建的generator - iterator对象类型。

types.GetSetDescriptorType # 用PyGetSetDef(如FrameType)在扩展模块中定义的对象的类型。

types.LambdaType # 由lambda表达式创建的用户定义函数和函数的类型。

types.MappingProxyType

types.MemberDescriptorType

types.MethodType # 用户定义类实例的方法类型。

types.ModuleType

types.SimpleNamespace

types.TracebackType # traceback对象的类型，如sys.exc_info()

types.new_class

types.prepare_class

官网介绍：#/3/library/types.html#module-types

不推荐使用type检查类型

从上面的Python2到Python3的版本升级过程中，types模块方法有所减少。如果使用type方法也会存在如下问题:

如上所示说明i和n的类型是不一样的，而实际上UserInt是继承int的，所以这个判断是存在问题的，当我们对Python内建类型进行扩展的时候，type返回的结果就不够准确了。我们再看一个例子:

这个时候我们就需要使用内置函数isinstance来进行类型检查，示例如下：

isinstance(object, class_or_type_or_tuple)

object表示对象，classinfo可以是直接或间接类名、基本类型或者有它们组成的元组。

nock:ucode nock$ python3

Python 3.5.1 (default, Dec 26 2015, 18:08:53)

[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> isinstance(2, float)

False

>>> isinstance(2, int)

True

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

False

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

True

>>> isinstance({'name': 'nock'}, tuple)

False

>>> isinstance({'name': 'nock'}, dict)

True

>>> isinstance([1, 100, 101], (str, list, tuple))

True

>>> isinstance(2 ** 31, dict)

False

>>> isinstance(2 ** 31, long)

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'long' is not defined

>>> isinstance(2 ** 31, int)

True

Python2有为非浮点数准备的int和long类型。int类型的大值不能超过sys.maxint，而且这个大值是平台相关的。可以通过在数字的末尾附上一个L来定义长整型，显然，它比int类型表示的数字范围更大。在Python3里，只有一种整数类型int，大多数情况下，它很像Python2里的长整型。由于已经不存在两种类型的整数，所以就没有必要使用特殊的语法去区别他们, 进一步阅读：PEP 237。

后在Python中类型的判断你好的方法是利用内置函数isinstance完成是佳体验。