最可靠的方法是用 type(obj) is bytes 或 type(obj) is bytearray 直接判断类型，因为 type 无法被运行时覆盖，而 isinstance 和 class__.__name 存在误判风险。
用 type() 直接判断最可靠
Python 中 bytes 和 bytearray 是两种独立类型，虽然都表示字节序列，但前者不可变、后者可变。最直接的方式就是检查对象的类型本身：
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type(obj) is bytes—— 严格判断是否为bytes类型（推荐） -
type(obj) is bytearray—— 同理判断是否为bytearray - 避免用
isinstance(obj, bytes)：它会对bytearray返回True，因为bytearray并不继承自bytes，但两者在某些协议（如缓冲区协议）中行为相似，isinstance在这里反而失去区分意义
别被 __class__ 名字迷惑
obj.__class__.__name__ == 'bytes' 看起来直观，但有风险：
- 如果对象来自第三方库（比如某些 C 扩展或自定义字节类），可能伪造了
__class__名称 - 用户代码可能动态修改了类名（虽不常见，但
__name__不是权威标识） -
type(obj)是唯一无法被运行时覆盖的类型标识，比__class__更底层、更可信
实际场景中容易踩的坑
很多函数返回值看似是 bytes，实则可能是 bytearray，尤其涉及 I/O 缓冲或网络收发时：
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socket.recv()总是返回bytes -
io.BytesIO().getbuffer()返回的是memoryview，不是bytes或bytearray -
array.array('B', ...).tobytes()返回bytes；而.tostring()（已弃用）在旧版本中可能返回str（Python 2）或报错 - 从
struct.unpack()解包出的字节字段，若原始数据来自可变缓冲区，也可能被误传为bytearray
性能与语义：为什么必须区分？
二者行为差异直接影响程序正确性：
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bytes支持哈希（可用于字典键、集合成员），bytearray不支持 —— 若误把bytearray当bytes去做缓存键，会抛TypeError: unhashable type: 'bytearray' -
bytearray可原地修改，bytes修改会创建新对象；若函数契约要求输入不可变，传入bytearray可能引发静默错误或意外副作用 - 某些 C 扩展（如
zlib.compress()）内部依赖缓冲区的不可变性，传入bytearray虽不报错，但结果可能因后续修改而错乱
type(x) is bytes 这一行，就是最短、最稳、最不容绕过的答案。 
