一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
python中isinstance()函数，是python中的一个内置函数，用来判断一个函数是否是一个已知的类型，类似type()。
我们有一个函数 test，它是这样的： def test(tag): if isinstance(tag, list) or isinstance(tag, str): print('输入参数合法，进行后续操作') 这样写虽然有效，但是用 or连接两个 isinstance看起来不太清爽。 实际上，Python可以这样写： def test(tag): if isinstance(tag, (list, str)): print('输入参数合法，进行后续操作') 在P
isinstance() 函数是 python 中的一个内置函数，主要用于检测变量类型，返回值是bool值 ，在python内置函数中，与该函数相似的还有另外一个内置函数 type()。
a = [1,2,3,[4,5,6],{1:6,2:8,"a":"12",3:4}] 这个地方有个小坑，判断字典value值是否是数字的时候，要先把判断int的放在前面，否则会报错；
在讲何为迭代器之前，要区分一件事：Iterable可迭代与Iterator迭代器的区别。 可以直接作用域for循环的数据数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如：list、dict、str、set、tuple等 一类是generator，包括生成器和带yield的generator function 这些是可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable 可以使用isinstance()用作判断一个对象是否是Iterable对象
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function；
在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的，初学时对这几个概念也是经常混淆，现在是时候把这几个概念搞清楚了。
通过内建方法 isinstance(object, classinfo) 可以判断一个对象是否是某个类的实例。但你是否想过关于鸭子协议的对象是如何进行判断的呢？ 比如 list 类的父类是继 object 类的，但通过 isinstance([], typing.Iterable) 返回的却是真，难道 list 是可迭代的子类？
python 里面有 3 大神器：迭代器，生成器，装饰器。在了解迭代器之前，需弄清楚2个概念： 1.什么是迭代 2.什么是可迭代对象
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable，可迭代的意思就是可遍历、可循环。
>>> a=1 >>> isinstance(a,int) True >>> isinstance(a,float) False 2.判断一个对象是否是一个已知的类型
来源:Python中文社区 ID:python-china 起步 通过内建方法 isinstance(object, classinfo) 可以判断一个对象是否是某个类的实例。但你是否想过关于鸭子协议的对象是如何进行判断的呢？ 比如 list 类的父类是继 object 类的，但通过 isinstance([], typing.Iterable) 返回的却是真，难道 list 是可迭代的子类？ 根据 PEP 3119 的描述中得知实例的检查是允许重载的： The primary mechanism pro
Python 是一门动态类型语言，没有编译器对变量类型正确性的检查与保证，这也意味着经常需要在运行时对变量的类型进行校验，尤其是在后端接口开发中，毕竟前端传入的数据往往是不可控的。
其第一个参数（object）为对象，第二个参数（type）为类型名(int…)或类型名的一个列表((int,list,float)是一个列表)。其返回值为布尔型（True or flase）。
该函数是 str 和 unicode 的父类，是抽象类，因此不能被调用和实例化，但可以被用来判断一个对象是否为 str 或者 unicode 的实例,语法如下：
isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。但是isinstance和type是有区别的：
可以被next()函数调⽤并不断返回下⼀个值的对象称为迭代器：Iterator。 可以使⽤ isinstance() 判断⼀个对象是否是 Iterator 对象：
from types import MethodType, FunctionType
迭代器貌似是 Python3 才有的（猜的），在廖雪峰大神的网站中 Python2 是没有迭代器一栏的
1.可迭代对象： 满足前提： 只要能被循环操作的对象，就可以可迭代对象 举例： str、list、tuple、set、dict、range、generator... 高效的检测一个对象是否是可迭代对象 需要使用collections模块中的Iterable类配合isinstance()内置函数来判断 步骤如下： 第一步：导入collections模块 第二步：collections.Iterable(类型)配合isinstance()函数来判断，代码如下： isinstance(obj,collections.Iterable) 如果返回值为True，那么它就是一个可迭代对象 如果返回值为False，那么它就不是一个可迭代对象 演示判断是否是可迭代对象
isinstance() 与 type() 区别： type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。而isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系 。
#迭代器 """ 1、生成器都是迭代器，迭代器不一定是生成器 2、满足下面连个条件就是迭代器 有iter方法 有next方法 """ # 示例1、一个迭代器 list1 = [1, 2, 4] d = iter(list1) # 打印类型 print(type(d)) # 取值 next(d) next(d) # for循环本质 """ 1、调用可迭代对象的iter方法返回一个迭代器对象 2、调用迭代器的next方法取值 3、处理stopIteration异常（取完迭代器中所有值）
如果用 Python 写过代码，肯定遇到了数字，比如整数作为列表的索引，用浮点数表示当前财富的数量，等等。
以前学习python都是马马虎虎，导致很多特性只是知道完全不会用，现在将他们重新学习
前面我们学过迭代，可以直接用for循环的都是可迭代对象，可用于for循环的数据类型有以下几种：
说明：basestring是str和unicode的超类（父类），也是抽象类，因此不能被调用和实例化，但可以被用来判断一个对象是否为str或者unicode的实例，isinstance(obj, basestring)等价于isinstance(obj, (str, unicode))；
isinstance() 也可以判断xxx是否是xxx类型的数据,但是isinstance没有issubclass() 那么精准.
生成器是next的,next的操作，按照序列顺序一次只能返回一个元素 迭代器是一次性读取了可迭代对象的所有元素到内存。
isinstance（a,b)函数里边有两个参数，其中第一个参数为输入的要判断的变量，第二个参数是你定义的数据类型，如果输入的变量的数据类型和自己定义的数据类型相同，则返回True,否则返回False。如下所示：
满足前提： 1).必须是一个可迭代对象 2).可以被next()所作用的 举例： generator... 高效的检测一个对象是否是迭代器对象 需要使用collections模块中的Iterator类配合isinstance()内置函数来判断 步骤如下： 第一步：导入collections模块 第二步：collections.Iterator(类型)配合isinstance()函数来判断，代码如下： isinstance(obj,collections.Iterator) 如果返回值为True，那么它就是一个迭代器对象 如果返回值为False，那么它就不是一个迭代器对象 将可迭代对象转换为迭代器对象 内置函数：iter() 【注意】此函数必须只能调用可迭代对象，否则报错 演示是否是迭代器对象
instanceof其实是java的一个二元操作符，和=,<,>这些是类似的，同时它也是被保留的关键字，主要的作用，是为了测试左边的对象，是不是右边的类的实例，返回的是boolean值。
但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
判断数据类型函数:isinstance 格式： isinstance(object, classinfo) 判读object是否为classinfo类型，classinfo可以为: tuple,dict,int,float，list 例子来解释： 判断整数 a1 =323 if isinstance(a1,int): print (True) else: print (False) 判断元组 a1 = (323,3232) if isinstance(a1,tuple):
isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上
在上一篇文章里面，我们讲到了如何使用Python的yield关键字简化代码，压平多层嵌套字典的。
接下来介绍 isinstance数据类型，该函数用来判断是否为已知的数据类型，而type函数则是判断未知的数据类型，还是撸代码吧：
sqlparse 是 Python 的非验证 SQL 解析器。 它提供对 SQL 语句的解析、拆分和格式化的支持。不废话，我们直接上代码。
对于入参，我们经常需要判断数据类型，一般，我们的用法是 type() 方法。如下代码演示：
Python是一种动态语言，比如创建一个变量，一开始引用的是字符串，随后就可以再引用整数或者浮点数，解释器对这种变换也接受。这与类似Java那样的语言就完全不同了。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
Class类的isInstance(Object obj)方法，obj是被测试的对象，如果obj是调用这个方法的class或子类或接口 的实例，则返回true。这个方法是instanceof运算符的动态等价。
一.isinstance和issubclass 1.isinstance class Animal: def eat(self): print('刚睡醒吃点儿东西') class Cat(Animal): def play(self): print('猫喜欢玩儿') c = Cat() print(isinstance(c, Cat)) # c是一只猫 print(isinstance(c, Animal)) # 向上判断 c是一只动物 2.iss
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