Python isinstance 函数

上次修改时间：2025 年 4 月 11 日

本综合指南探讨了 Python 的 isinstance 函数，该函数用于检查对象是否为类或类元组的实例。我们将介绍基本用法、继承、抽象基类和实际示例。

基本定义

如果 object 参数是 classinfo 参数的实例，则 isinstance 函数返回 True。它也适用于继承和抽象基类。

主要特征：检查对象类型、支持继承层次结构、接受类型元组，并通过注册与抽象基类一起使用。比 type() 检查更灵活。

基本类型检查

以下是使用内置类型的简单示例，展示了 isinstance 如何针对单个类和类元组验证对象类型。

basic_isinstance.py

num = 42
name = "Alice"
values = [1, 2, 3]

print(isinstance(num, int))      # True
print(isinstance(name, str))     # True
print(isinstance(values, list))  # True

# With tuple of types
print(isinstance(num, (int, float)))  # True
print(isinstance(3.14, (int, float))) # True
print(isinstance("text", (int, float))) # False

此示例显示了 isinstance 与不同的内置类型一起使用的情况。当对象与指定的类型匹配时，它返回 True。

元组版本一次检查多种类型，如果任何类型匹配，则返回 True。这比多个 or 条件更简洁。

继承检查

isinstance 适用于继承层次结构，将子类实例识别为父类的有效实例。此示例演示了多态行为。

inheritance.py

class Animal:
    pass

class Dog(Animal):
    pass

class Cat(Animal):
    pass

my_dog = Dog()
my_cat = Cat()

print(isinstance(my_dog, Dog))    # True
print(isinstance(my_dog, Animal)) # True (inheritance)
print(isinstance(my_cat, Dog))    # False
print(isinstance(my_cat, Animal)) # True

该示例显示了 isinstance 如何尊重继承。 Dog 实例被认为是 Dog 和 Animal。

这种行为使 isinstance 比 type() 更适合用于多态性，因为它适用于整个类层次结构。

抽象基类

isinstance 适用于来自 collections.abc 模块的抽象基类 (ABC)，检查接口兼容性。

abc_check.py

from collections.abc import Sequence, Iterable

my_list = [1, 2, 3]
my_dict = {'a': 1, 'b': 2}

print(isinstance(my_list, Sequence))  # True
print(isinstance(my_list, Iterable))  # True
print(isinstance(my_dict, Sequence))  # False
print(isinstance(my_dict, Iterable))  # True

这会检查对象是否实现了特定的抽象接口。 list 既是 Sequence 又是 Iterable，而 dict 仅是 Iterable。

ABC 检查对于验证对象是否支持所需的操作（例如 Sequence 的索引）而无需检查具体类型很有用。

自定义类检查

你可以将 isinstance 与自定义类和多重继承一起使用。此示例显示了复杂的类关系。

custom_classes.py

class Vehicle:
    pass

class Engine:
    pass

class Car(Vehicle, Engine):
    pass

class Boat(Vehicle):
    pass

my_car = Car()
my_boat = Boat()

print(isinstance(my_car, Vehicle))  # True
print(isinstance(my_car, Engine))   # True
print(isinstance(my_boat, Engine))  # False
print(isinstance(my_boat, (Engine, Vehicle)))  # True

该示例演示了多重继承检查。 Car 继承自 Vehicle 和 Engine，因此 isinstance 对两者都返回 True。

元组检查显示了如何在一个操作中测试多个可能的基类，这比单独检查更简洁。

动态类型检查

此示例显示了运行时类型检查，在一个函数中使用 isinstance 以不同的方式处理不同的输入类型。

dynamic_check.py

def process_data(data):
    if isinstance(data, str):
        return f"Processed string: {data.upper()}"
    elif isinstance(data, (int, float)):
        return data * 2
    elif isinstance(data, dict):
        return {k.upper(): v for k, v in data.items()}
    else:
        return f"Unsupported type: {type(data).__name__}"

print(process_data("hello"))      # Processed string: HELLO
print(process_data(42))          # 84
print(process_data({'a': 1}))    # {'A': 1}
print(process_data([1, 2, 3]))   # Unsupported type: list

该函数使用 isinstance 来适当地处理不同的输入类型。这种模式在需要接受多种类型的函数中很常见。

请注意它是如何使用元组检查处理数字类型，并为不支持的类型提供回退。这比单独的函数更易于维护。

最佳实践

优于 type()： isinstance 处理继承
使用 ABC 进行接口检查： 检查能力而不是具体类型
限制类型检查： 尽可能使用多态性
记录预期类型： 明确类型要求
考虑类型提示： 用于静态类型检查的补充

资料来源

作者

我叫 Jan Bodnar，是一位充满热情的程序员，拥有丰富的编程经验。自 2007 年以来，我一直在撰写编程文章。迄今为止，我已经撰写了 1,400 多篇文章和 8 本电子书。我拥有超过十年的编程教学经验。

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