isinstance()考虑继承关系，能识别对象是否为某类或其子类的实例，而type()只检查精确类型，不支持继承判断。因此isinstance()在多态、抽象基类和多重继承场景下更灵活可靠，适用于大多数类型检查需求；type()仅用于需精确匹配类型的情况，如序列化或元编程。
isinstance()和
type()在Python中都是用来检查对象类型的，但它们的核心区别在于处理继承关系的方式。简单来说，
isinstance()会考虑继承链，判断一个对象是否是某个类或其子类的实例，而
type()则只检查对象是否是精确的某个类的实例，不考虑继承。这使得
isinstance()在大多数需要类型检查的场景下，都比
type()更加灵活和健壮。
解决方案
当我们谈论Python中的类型检查时，
isinstance()和
type()这两个内置函数总是绕不开的话题。在我看来，理解它们之间的差异，是写出更具鲁棒性和可扩展性Python代码的关键一步。
type(obj)函数会返回
obj的精确类型。这意味着，如果
obj是
A类的实例，那么
type(obj)将返回
。如果
B是
A的子类，而
obj是
B的实例，那么
type(obj)将返回
，而不是
。这种严格的匹配方式，在面向对象编程中常常会带来一些问题。试想一下，如果你有一个函数，期望接收一个
Animal对象，并对它进行操作。如果传入的是
Dog（
Animal的子类）对象，
type(obj) == Animal的判断就会失败，尽管从逻辑上讲，
Dog确实是一种
Animal。这显然违背了多态的精神，也让代码变得不够灵活。
与此形成鲜明对比的是
isinstance(obj, classinfo)。这个函数会检查
obj是否是
classinfo类的一个实例，或者
obj是否是
classinfo的子类的实例。它会沿着继承链向上查找。所以，如果
obj是
Dog的实例，
Dog是
Animal的子类，那么
isinstance(obj, Animal)会返回
True。这正是我们通常在多态场景下所期望的行为。它允许我们编写更通用的代码，能够处理基类及其所有派生类的对象，而无需为每个具体的子类编写单独的逻辑。
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让我用一个简单的例子来阐述：
class Animal:
pass
class Dog(Animal):
pass
class Labrador(Dog):
pass
my_dog = Labrador()
print(f"type(my_dog) == Dog: {type(my_dog) == Dog}")
print(f"isinstance(my_dog, Dog): {isinstance(my_dog, Dog)}")
print(f"type(my_dog) == Animal: {type(my_dog) == Animal}")
print(f"isinstance(my_dog, Animal): {isinstance(my_dog, Animal)}")
# 输出：
# type(my_dog) == Dog: False
# isinstance(my_dog, Dog): True
# type(my_dog) == Animal: False
# isinstance(my_dog, Animal): True从上面的输出可以清楚地看到，
type()只认“亲生”，而
isinstance()则认“祖宗十八代”。这其中的哲学差异，我认为是理解Python面向对象设计的一个小切口。
为什么在大多数情况下，isinstance() 是更好的选择？
在我的编程实践中，
isinstance()几乎成了类型检查的首选。这不仅仅是因为它处理继承的能力，更深层的原因在于它与Python的“鸭子类型”（Duck Typing）哲学以及Liskov替换原则（LSP）不谋而合。当你关心一个对象“能做什么”，而不是它“确切是什么”时，
isinstance()提供了更宽松、更灵活的检查方式。
想象一下，你正在构建一个日志系统。你可能有一个
Logger基类，然后有
FileLogger、
ConsoleLogger等子类。你的主程序可能只需要一个“能记录消息”的对象，而不在乎它是哪种具体的日志器。如果使用
type()，你可能需要写一长串
if type(logger) == FileLogger or type(logger) == ConsoleLogger or ...，这不仅代码冗余，而且每当你增加一个新的日志器类型时，就得修改所有相关的类型检查代码。这简直是维护的噩梦。
而
isinstance(logger, Logger)则优雅地解决了这个问题。只要新的日志器是
Logger的子类，它就能被正确识别。这大大增强了代码的可扩展性和可维护性。我们通常希望代码能够处理任何符合接口或继承关系的类型，而不是限制在某个精确的类型上。这种设计思路，让你的代码更能适应变化，减少了未来修改的成本。在我看来，这是编写高质量、可维护软件的基石之一。
何时type()的使用是恰当的，甚至不可替代的？
尽管我个人更倾向于
isinstance()，但
type()并非一无是处，它在某些非常特定的场景下是不可替代的。这些场景通常要求你对对象的类型有绝对精确的认知，不容许任何继承关系带来的模糊。
一个典型的例子是序列化和反序列化。当你需要将一个对象的数据结构精确地保存到文件或网络传输中，并在之后完全恢复时，你可能需要知道它的确切类型。例如，一个JSON序列化器可能需要根据对象的精确类型来决定如何编码它的字段，或者在反序列化时，根据存储的类型信息来创建正确的对象实例。如果一个
Dog对象被误识别为
Animal，那么在反序列化时，你可能无法正确地恢复
Dog特有的属性和方法。
另一个场景可能涉及元编程或一些底层框架的实现。例如，当你需要动态地创建类，或者需要检查一个对象是否就是某个特定的元类（metaclass）的实例时，
type()就显得非常重要。在Python的类型系统中，
type本身也是一个类，所有其他类都是
type的实例。这种情况下，如果你需要区分一个对象是普通的类实例，还是一个类本身，
type()就提供了这种精确的区分能力。
class MyClass:
pass
obj = MyClass()
cls = MyClass
print(f"type(obj) is MyClass: {type(obj) is MyClass}") # True
print(f"type(cls) is type: {type(cls) is type}") # True
print(f"isinstance(cls, type): {isinstance(cls, type)}") # True (因为所有类都是type的实例)这里，如果你想确认
cls确实是一个类对象，而不是它的一个实例，
type(cls) is type的判断就非常精确。这种需求在日常应用开发中不常见，但在框架级或库开发中，偶尔会遇到。
处理多重继承和抽象基类时，二者表现有何不同？
当我们进入Python面向对象更复杂的领域——多重继承和抽象基类（ABCs）时，
isinstance()和
type()的差异会变得更加显著，也更能体现
isinstance()的强大。
多重继承： Python允许一个类继承自多个父类。在这种情况下，一个对象实际上是所有这些父类以及它们祖先类的实例。
isinstance()能够非常优雅地处理这种情况。如果你有一个类
C继承自
A和
B，那么
C的实例
obj_c，
isinstance(obj_c, A)和
isinstance(obj_c, B)都会返回
True。
isinstance()会沿着方法解析顺序（MRO）去检查整个继承链。
class MixinA:
pass
class MixinB:
pass
class MyComplexObject(MixinA, MixinB):
pass
obj = MyComplexObject()
print(f"isinstance(obj, MixinA): {isinstance(obj, MixinA)}") # True
print(f"isinstance(obj, MixinB): {isinstance(obj, MixinB)}") # True
print(f"type(obj) == MixinA: {type(obj) == MixinA}") # Falsetype()在这里显然就无能为力了，因为它只会返回
MyComplexObject这个精确类型。如果你需要判断一个对象是否实现了某个“接口”或“能力”（通过混入类实现），
isinstance()是唯一实用的方式。
抽象基类（ABCs）： Python的
abc模块允许我们定义抽象基类，这是一种强制子类实现特定方法的方式，类似于其他语言中的接口。一个对象可以被认为是实现了某个ABC，即使它没有直接继承自该ABC，只要它提供了ABC中定义的所有抽象方法。在这种情况下，
isinstance()是检查对象是否符合ABC协议的唯一标准方法。
from abc import ABC, abstractmethod
class MyAbstractInterface(ABC):
@abstractmethod
def do_something(self):
pass
class ConcreteImpl(MyAbstractInterface):
def do_something(self):
return "Doing something concrete!"
class AnotherClass: # 没有直接继承MyAbstractInterface
def do_something(self):
return "Doing something else!"
obj1 = ConcreteImpl()
obj2 = AnotherClass() # 即使没有继承，但如果注册了，或者实现了所有抽象方法，isinstance也会返回True
# 假设我们手动注册了AnotherClass，或者它隐式实现了所有抽象方法
MyAbstractInterface.register(AnotherClass)
print(f"isinstance(obj1, MyAbstractInterface): {isinstance(obj1, MyAbstractInterface)}") # True
print(f"isinstance(obj2, MyAbstractInterface): {isinstance(obj2, MyAbstractInterface)}") # True (因为注册了或隐式实现)
print(f"type(obj1) == MyAbstractInterface: {type(obj1) == MyAbstractInterface}") # False
print(f"type(obj2) == MyAbstractInterface: {type(obj2) == MyAbstractInterface}") # Falsetype()在这里根本无法判断一个对象是否实现了
MyAbstractInterface。因为它只关心对象的精确类型，而
MyAbstractInterface本身可能只是一个抽象概念，或者是一个通过
register()方法被隐式关联的协议。
isinstance()能够识别这种“协议符合性”，这对于构建灵活且可扩展的插件系统或框架至关重要。
总而言之，在处理复杂的类型关系，特别是涉及多态、接口（通过ABC或混入）时，
isinstance()提供了更高级、更符合面向对象原则的类型检查机制。而
type()则更像是一个底层工具，用于在极少数需要精确类型身份识别的场景。
