type（）
>>> type(123)==type(456)True>>> type(123)==int True >>> type('abc')==type('123') True >>> type('abc')==str True >>> type('abc')==type(123) False isinstance（）
>>> isinstance('a', str)True>>> isinstance(123, int) True >>> isinstance(b'a', bytes) True dir（）
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC')['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill'] Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型，解释器会在运行的时候会自动检查 变量的类型，并根据需要进行隐式的类型转化。因为Python是动态语言，所以一般情 况下是不推荐进行类型转化的。比如"+"操作时，如果加号两边是数据就进行加法操 作，如果两边是字符串就进行字符串连接操作，如果两边是列表就进行合并操作，甚 至可以进行复数的运算。解释器会在运行时根据两边的变量的类型调用不同的内部方法。 当加号两边的变量类型不一样的时候，又不能进行类型转化，就会抛出TypeError的异常。
但是在实际的开发中，为了提高代码的健壮性，我们还是需要进行类型检查的。而进行 类型检查首先想到的就是用type()，比如使用type判断一个int类型。
import typesif type(1) is types.Integer: print('1是int类型') else: print('1不是int类型') 上面的程序会输出：1是int类型
我们在types中可以找到一些常用的类型，在2.7.6中显示的结果：
types.BooleanType # bool类型types.BufferType # buffer类型 types.BuiltinFunctionType # 内建函数，比如len() types.BuiltinMethodType # 内建方法，指的是类中的方法 types.ClassType # 类类型 types.CodeType # 代码块类型 types.ComplexType # 复数类型 types.DictProxyType # 字典代理类型 types.DictType # 字典类型 types.DictionaryType # 字典备用的类型 types.EllipsisType types.FileType # 文件类型 types.FloatType # 浮点类型 types.FrameType types.FunctionType # 函数类型 types.GeneratorType types.GetSetDescriptorType types.InstanceType # 实例类型 types.IntType # int类型 types.LambdaType # lambda类型 types.ListType # 列表类型 types.LongType # long类型 types.MemberDescriptorType types.MethodType # 方法类型 types.ModuleType # module类型 types.NoneType # None类型 types.NotImplementedType types.ObjectType # object类型 types.SliceTypeh types.StringType # 字符串类型 types.StringTypes types.TracebackType types.TupleType # 元组类型 types.TypeType # 类型本身 types.UnboundMethodType types.UnicodeType types.XRangeType 在Python 3中，类型已经明显减少了很多
types.BuiltinFunctionTypetypes.BuiltinMethodTypetypes.CodeTypetypes.DynamicClassAttributetypes.FrameTypetypes.FunctionTypetypes.GeneratorTypetypes.GetSetDescriptorTypetypes.LambdaTypetypes.MappingProxyTypetypes.MemberDescriptorTypetypes.MethodTypetypes.ModuleTypetypes.SimpleNamespacetypes.TracebackTypetypes.new_classtypes.prepare_class 但是我们并不推荐使用type来进行类型检查，之所以把这些类型列出来，也是为了扩展知识 面。那为什么不推荐使用type进行类型检查呢？我们来看一下下面的例子。
import typesclass UserInt(int): def __init__(self, val=0): self.val = int(val) i = 1 n = UserInt(2) print(type(i) is type(n)) 上面的代码输出：False
这就说明i和n的类型是不一样的，而实际上UserInt是继承自int的，所以这个判断是存在问题的， 当我们对Python内建类型进行扩展的时候，type返回的结果就不够准确了。我们再看一个例子。
class A(): passclass B(): pass a = A() b = B() print(type(a) is type(b)) 代码的输出结果： True
type比较的结果a和b的类型是一样的，结果明显是不准确的。这种古典类的实例，type返回的结果都 是一样的，而这样的结果不是我们想要的。对于内建的基本类型来说，使用tpye来检查是没有问题的， 可是当应用到其他场合的时候，type就显得不可靠了。这个时候我们就需要使用isinstance来进行类型 检查。
isinstance(object, classinfo) object表示实例，classinfo可以是直接或间接类名、基本类型或者有它们组成的元组。
>>> isinstance(2, float)False>>> isinstance('a', (str, unicode))True>>> isinstance((2, 3), (str, list, tuple))True