Python 学习之type 函数的用法

 Warning：本篇为基础学习，由于笔者也在学习中，所以文章过于啰嗦，想直接了解type 函数的用法，推荐“IT技术随笔”的另一篇比较简洁直观的文章：https://www.cnblogs.com/wushuaishuai/p/7739728.html

当我们拿到一个变量（对象的引用）时，如何知道这个对象是什么类型，有哪些方法呢？

基本上入门级最开始使用的就是type 函数，针对于刚学习的小小白，我们在根据上文举几个例子，如：

num1 = 123
str1 = 'hello'
noneobj = None
print(type(num1))
print(type(str1))
print(type(noneobj))

<class 'int'>
<class 'str'>
<class 'NoneType'>

当然，我们不使用变量，直接对数据对象本身进行type ，如type(123),type('hello'),type(None),结果是一样的。

对于一些内置变量，比如abs 函数，max 函数， len 函数，也都可以使用type 去获取他们的对象类型

print(type(abs))
print(type(max))
print(type(len))

<class 'builtin_function_or_method'> # 这一类说明是Python 内置的函数
<class 'builtin_function_or_method'>
<class 'builtin_function_or_method'>

再来看看另外这几种情况，现有另外一个模块demo01.py，里面含有一个自定义函数print01 ，如下使用type 函数：

import time
from copy import deepcopy
import demo01
def fn():
    pass
print(type(deepcopy))
print(type(fn))
print(type(time))
print(type(demo01))
print(type(demo01.print01))
print(type(lambda x: x))


<class 'function'>
<class 'function'>
<class 'module'>
<class 'module'>
<class 'function'>
<class 'function'>

由上面测试结果，我们可以分析得知，无论是我们自定义的模块demo01，还是Python 内置的模块time，使用type 函数，得到的结果，都"属于" module 这一类，
而函数方面，无论是我们在demo01.py 里面自定义的print01，或者自定义的匿名函数，还是Python 内置的函数deepcopy ，使用type 函数，得到的结果，都是"属于" function 这一类。

另外一种是我们自己定义的类（在demo02.py 中自定义一个Student 类），如下：

class Teacher(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

if __name__ == '__main__':
    t1 = Teacher('Tom', 22)
    print(type(t1))
    from demo02 import Student
    s1 = Student('Jam', 11)
    print(type(s1))


<class '__main__.Teacher'>
<class 'demo02.Student'>

这个就没什么说的了，只是介绍一种情况，分别是两个实例对象所属的类，一个是当前模块"__main__"的Teacher 类，另一个是引用模块"demo02" 的Student 类。

最后还有一种特殊的情况，比如int，list，set 等这些Python 的强转类型函数，或者是自定义的类，又或者是object 这个Python3 所有类的基类，又或者是type 这个函数本身呢，比如int，list，set 这些内置的数据类型类，或者是自定义的一个类，又或者是object 这个Python3 所有类的基类，又或者是type 这个类（注意，这个type 类和type 函数不是同一个"东西"），他们的对象类型是什么呢？

class A(object):
    pass

print(type(A))
print(type(int))
print(type(list))
print(type(set))
print(type(object))
print(type(type))

<class 'type'>
<class 'type'>
<class 'type'>
<class 'type'>
<class 'type'>
<class 'type'>

由此可知，这些都"属于" type 这一类，那么type 这一类是什么呢？请看扩展2

type 函数返回值

根据参数传入的不同，返回不同的结果，上文中我们运用到的是传入一个参数，返回值是这个参数的对象类型。

至于原理，网上很多的资料，都说都是调用了这个对象的__class__方法，我目前只知道他们的结果确实是一样的，源码中也并没有说明，也可能是我没看懂，后续如果学到了，或者有知道的朋友可以在下方评论留言，谢谢。

...
    type(object_or_name, bases, dict)
    type(object) -> the object's type
    type(name, bases, dict) -> a new type
...

乌龙事件：说好的万物皆是对象呢？整数"123"没有__class__魔法方法？？？

测试中产生一个疑问，对于Python 来说，万物皆是对象，但是当我们去调用一个整数数值的__class__方法时，会被报语法错误，难道整数数值就不是对象了？个人认为可能是解释器认为"."后面的应该是小数，那该怎么解决？（经过大佬的提醒，已解决，这么偏门也会想到，毕竟这门语言的年龄跟我一般大，暴露年龄）

一度怀疑这是个我新发现的BUG， 因为测试别的类型都没问题

a = 123
print(a.__class__)
# print(123.__class__)
print(123.11.__class__)
print((1,).__class__)
print(None.__class__)



<class 'int'>
<class 'float'>
<class 'tuple'>
<class 'NoneType'>

一度兴奋到要给龟叔发邮件什么的，但是经过大佬一提醒：加个括号！想起来元祖中只有一个元素的时候，要加“，” 的原因

print((123).__class__)



<class 'int'>

好吧，龟叔牛X（破音），大佬牛X（破音），咳咳，跑题了，不过经过上面的测试也明白，这个type 函数，可能就是调用对象的"__class__" 方法（懂了后就把"可能"去掉）

 言归正传，计算机的所做，大致就是对于一件事情，进行判断，然后根据给的条件，执行相对应的操作，所以平常我们码代码的时候，if 判断用的肯定是比较多的，那么怎么对type 函数的返回值进行if 判断呢？

从最简单的，比如说一个变量，引用的是一个整数，但是我们不确定，那么该做什么判断呢？

a = 123
if type(a) == int:
    print('a is int')
else:
    print('a is not int')



a is int

小数，字符串，列表等等 都可以直接去进行类似的判断，那么另外一种情况呢，假如有一个变量名fn， 我们不确定他是否是一个函数名，该怎么判断呢？

Python 内置的types 模块提供了三个常量量，供我们去判断一个对象是不是函数对象，分别是：FunctionType，BuiltinFunctionType，LambdaType

FunctionType

对于一些我们自己定义函数，或者是在别的模块中导入的函数（无论是我们自己的"demo02" 模块，还是Python 的"copy" 模块），他们判断时所对应的常量都是FunctionType

import types
import demo02
from copy import deepcopy

def func():
    pass

print(type(func) == types.FunctionType)
print(type(demo02.fn) == types.FunctionType)
print(type(deepcopy) == types.FunctionType)

True
True
True

BuiltinFunctionType

而对于一些像"abs", "max", "min" 的函数，他们对应的常量 都是BuiltinFunctionType，事实上还有一个BuiltinMethodType 常量名，只不过是BuiltinFunctionType 另一个别名罢了，不知道是用做什么，但我们最好还是使用BuiltinFunctionType，这样可以达到见字知意。

print(type(abs) == types.BuiltinFunctionType)
print(type(max) == types.BuiltinMethodType)
print(type(min) == types.BuiltinFunctionType)
print(type(min) == types.BuiltinMethodType)


True
True
True
True

LambdaType

最后再来看看LambdaType ，从字面上看就知道这是个关于匿名函数的常量名，看下面的小例子：

f_la = lambda x: x

print(type(f_la) == types.FunctionType)
print(type(f_la) == types.LambdaType)

True
True

由上面的结果可以得出，匿名函数既是FunctionType 类型的，又是 LambdaType 类型的，这个本来就没问题，匿名函数本来就是函数的一个分支嘛~

说完了一个参数的，我们再来说说另外一个至少是我比较少用的用法，传入三个参数

光标在type 函数后面的括号里面按住"ctrl + P"

需要传入一个"str" 类型的name，类 的名称，

需要传入一个"tuple" 类型的bases，前面传入name 实参的基类的元祖，考虑多继承

需要传入一个"dict" 类型的dict，为一个字典，包含类定义内的命名空间变量，看下面的例子

class People(object):
    country = 'China'

t1 = type('Teacher', (People,), {'name': 'xiaoming', 'age': 30})
print(t1.name)
print(t1.age)
print(t1.country)


xiaoming
30
China

扩展

1.说完这些后，我们再看看IDE 给我们报的警告，以最后一个LambdaType 的例子为例

大致意思就是不建议使用"==" 对类型进行比较，推荐使用isinstance 函数，那么使用isinstance 函数，有什么好处呢？或者说对比type 函数，进行判断的时候，有什么不同呢？

我先直接说出答案，然后再具体举例子说明：

type 函数不认为子类是父类类型的一种，即不考虑继承关系

isinstance 函数，认为字类是父类类型的一种，即考虑继承关系

所以如果判断两个对象类型是否相等，PEP8 规范推荐使用isinstance 函数，具体代码如下：

class People(object):
    pass

class Teacher(People):
    pass

if __name__ == '__main__':
    p1 = People()
    t1 = Teacher()
    print(isinstance(t1, People))
    print(type(t1) == People)
    print(isinstance(t1, Teacher))
    print(type(t1) == Teacher)


True
False
True
True

2.相信很多初学者都跟我一样很好奇，type、object、class 的关系（注意：这里所说的type ，并不是上文介绍的type 函数，而是一个类），先看下面这个图

如果抛开type 这个类，我们很多初学者都明白其中的关系：

①.object 是所有类的基类，比如list，str，dict，tuple 等等，都是继承object 类

②.字符串"abc" 是str 类的一个实例对象

那么让我们来想想Python 的口号：在Python 中，万物都是对象！那么也就是说，list，str，dict，tuple，甚至是object 这些类，也都是实例对象了，那么问题来了，谁是他们的类呢？绕口点说就是谁是Python 中所有类的类呢？没错，就是type 了，这个神奇的类，是所有Python 中类的类，哈哈，被绕晕了吗？请看下面我写的一个伪代码，注意，是伪代码，仅做学习了解用：

class type(object):
    pass

int = type()  # int 为Python 中的整型类
list = type()  # list 为Python 中的列表类
str = type()  # str 为Python 中的字符串类
...
# 当你自定义了一个类，比如Teacher ，那么肯定会有下面这一步伪代码的
Teacher = type()
 

这样虽然不怎么合适，但我感觉还算比较好理解他们的关系，如果有更好的解释方法，欢迎在下面留言~

也就是说，当你创建一个字符串对象，其实在Python 中的步骤是先由type 这个类，实例化一个对象 str 类，然后再由str 类去实例化一个字符串对象，如："hello world"，其他类型也是同样的步骤。

那么它又是谁的实例对象呢？看图应该可以看出来，它是它自己的实例对象。是不是感觉很不可思议？这就是Python 的神奇之处了，可能别的语言也又类似的设计，不甚了解。

type = type()

在这里再做一个小扩展，之前刚接触object 的时候，在了解到它是所有类的基类的时候，就曾经好奇过，它的父类是谁？学习完这个type 类，见识了Python 中的这种操作后，我想，object 一定还是继承他自己吧，毕竟type 类都能实例化它自己，如果你想的和我一样的话，那么只能说很遗憾，我们都错了。。

这里介绍两个魔法方法，__class__ 和__bases__

在上面的乌龙事件（说好的万物皆对象呢？整数"123"没有__class__魔法方法？？）中已经说了，Python 万物皆是对象，那么所有的对象都是经过类实例化出来的，那么所有的对象都会由__class__这个方法，调用该方法，能查看到该对象是由谁实例化出来的，例子往上看吧

这里重点说以下__bases__ 魔法方法，也就是验证object 类的父类是自身还是别的类的一种魔法方法，从字面意思上看，是查看一个对象的基类，事实上也就是如此，所以这个是只有类对象，才能调用的魔法方法，如果你不信邪的去使用非类对象调用：

print('hello'.__bases__)




Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'str' object has no attribute '__bases__'

抱歉，只能报错提醒你了，换成别的非类对象，如 "123"，也只是把报错信息从‘str’ object has no attribute ‘__bases__’ 换成 ‘int’ object has no attribute  ‘__bases__’ 而已

当然，使用类去调用这个魔法方法，完全没有任何问题

class People(object):
    pass

print(int.__bases__)
print(People.__bases__)
print(type.__bases__)
print(object.__bases__)


(<class 'object'>,)
(<class 'object'>,)
(<class 'object'>,)
()

没错，你没有看错，object 的基类是个空，而无论是Python 内置的int 类，还是我们自己定义的People 类，又或者是type 这个特殊的类，他们的基类都是object ，这就验证了那句话，object 是所有类的基类！！！