Python如何看数据类型？一看就懂的查看方法！

你说python怎么查看数据类型？嘿，这可是个基本到不能再基本、但又重要得要命的问题。想想看，你手里拽着一个变量，里头可能是个数字，可能是段文字，也可能是个列表或者字典，五花八门。要是搞不清楚它到底是个啥身份，接下来想对它做点操作，那可就抓瞎了。比如你想拿两个数字相加，结果其中一个是个字符串，砰！报错，程序崩了，是不是很头疼？

所以啊，搞清楚变量的数据类型，是你在Python世界里闯荡的第一步，也是贯穿始终的关键一步。这就像你认识一个人，总得先知道人家姓甚名谁，是男是女，对吧？Python里的数据类型也一样，整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)，还有那个神神秘秘的布尔值(bool)（非真即假），甚至那个啥都没有的NoneType，它们脾气秉性完全不同，能干的事儿也大不一样。

那Python给了我们啥趁手的工具来干这事儿呢？最最直接、最最常用的，就是那个响当当的内置函数：type()。

你手里抓着哪个变量想探究一下它的身份，就把它扔进type()这个函数里，它会立刻告诉你，哦，这个变量是个啥类型。简单到爆炸！

比如说，你定义了一个变量叫 age，给它赋了个值 18：
python
age = 18
你想知道 age 是啥类型？来，问问 type()：
python
print(type(age))
运行这段代码，你会看到输出是 <class 'int'>。看，清清楚楚告诉你，age 装的是个整型(int)数字。

再来个例子，你存了个名字：
python
name = "张三"
type(name) 会告诉你它是 <class 'str'>，是个字符串(str)。

存点小数点儿的：
python
price = 19.99
type(price)？那肯定是 <class 'float'>，浮点型没跑了。

或者一大堆东西摞一块儿：
python
my_list = [1, 2, 3, 'a', 'b']
type(my_list) 会显示 <class 'list'>。

放点键值对儿：
python
my_dict = {'name': '张三', 'age': 18}
type(my_dict) 自然就是 <class 'dict'>。

还有那个判断真假的布尔值：
python
is_student = True
type(is_student) 返回 <class 'bool'>。

连那个空捞捞的 None 也有自己的类型：
python
result = None
type(result) 会告诉你它是 <class 'NoneType'>。

你看，type() 多好使！它就像是个身份识别器，不管你塞给它啥变量，它都能给你一个明确的答案，告诉你这个变量是整型、字符串、列表还是别的啥。这对于你快速理解一段代码，或者调试程序时看看某个变量是不是预期的类型，简直太有用了。

但是，等等，type() 虽然好用，有时候它给的信息是不是有点……过于精确了？怎么说呢，在Python的世界里，尤其是涉及到类的继承啥的，type() 有时候会让你觉得差那么点意思。它只会告诉你一个对象“实际”的类型，就是它“生出来”的时候是啥类型。

举个不那么抽象的例子，假设我们定义了一个动物的类叫 Animal，然后又定义了一个狗的类叫 Dog，让 Dog 继承自 Animal。

“`python
class Animal:
pass

class Dog(Animal):
pass

my_dog = Dog()
“`

现在你问 type(my_dog)，它会老老实实告诉你 <class '__main__.Dog'>。没错，它是只狗。

但如果我们想知道 my_dog 是不是一个“动物”呢？从逻辑上说，狗是一种动物，对吧？但在 type() 的世界里，它只认“狗”这个身份，不认“动物”这个祖宗身份。type(my_dog) == Animal 会是 False，因为它的类型是 Dog，不是 Animal。

这会儿你就需要请出另一位大佬了：isinstance() 函数。

isinstance() 的作用可不是简单告诉你“你是啥”，而是告诉你“你是不是某个类型或某个类型的子类”。它接受两个参数，第一个是你想检查的对象，第二个是你想问的类型（或者一个类型的元组）。

回到刚才的例子：
python
isinstance(my_dog, Dog)
这个肯定返回 True，因为它就是 Dog 类型的实例。

那问问它是不是 Animal 类型的实例呢？
python
isinstance(my_dog, Animal)
这下就返回 True 了！看到了吧，isinstance() 会沿着继承链往上找，只要对象是你要检查的类型或者其子类的实例，它就点头称是。

这在很多场景下非常有用。比如你写了个函数，希望能处理所有“数字”类型（整型或浮点型）的输入，你不能光用 type() 去判断是 int 还是 float，那样写起来太麻烦，而且不够灵活。这时候 isinstance() 就派上用场了：
“`python
def process_number(num):
if isinstance(num, (int, float)): # 注意这里用元组，可以判断是否是多种类型之一
print(f”这是一个数字: {num}”)
else:
print(f”这不是一个数字，它的类型是: {type(num)}”)

process_number(10)
process_number(3.14)
process_number(“hello”)
``
运行这段代码，你会发现10和3.14都会被正确识别为数字。而 **type()** 就做不到这么优雅，你得写成type(num) == int or type(num) == float`，想想都觉得有点啰嗦，是吧？

所以，大多数时候，特别是当你需要判断一个对象是不是属于某个更广泛的类别（比如某个基类或某种接口概念）时，isinstance() 是更好的选择。而如果你只是想知道某个变量最原始、最具体的类型是什么，type() 则足够直接了。

啥时候用哪个，得看你的具体需求。调试时快速看看变量里到底装了啥？type() 快准狠。写一些需要根据变量类型执行不同逻辑的代码，特别是涉及到继承或者多种可能性的时候？isinstance() 更灵活更强大。

对了，还有个东西叫类型提示 (Type Hinting)，虽然它本身不改变代码的运行方式，不帮你动态检查类型（除非配合mypy这样的工具），但它能在你写代码的时候就告诉你这个变量或者函数参数“应该”是什么类型。这对于写大型项目、团队协作或者写给别人看的库来说，简直是福音。虽然不是直接在运行时查看类型，但它让你在写代码时就对类型心知肚明，从源头上减少了对变量类型的困惑。不过这个话题扯远了，我们今天主要讲的是运行时的类型查看。

总而言之，python怎么查看数据类型？你有两个主要武器：

1. type(variable): 查看变量最具体的、原始的数据类型。直接，简单，适合快速探查。
2. isinstance(object, classinfo): 判断一个对象是否是某个类型或其子类的实例。更强大，更灵活，特别是处理继承关系或多种类型可能性时。

这两个工具就像是Python给你配的显微镜和望远镜，一个看微观细节，一个看宏观类别。熟练掌握它们，你在Python的世界里 navigating 起来，绝对会顺畅不少，少踩很多类型不匹配的坑。别小看这些基本功，它们可是你写出健壮、可维护代码的基石。所以，以后再遇到搞不清楚变量身份的情况，别懵，想想 type() 和 isinstance()，总有一个能帮到你！