Определение типа данных в Python: от type() до проверки наследования

Расширенные примеры определения типов

Ниже приведены более сложные и нестандартные сценарии, которые могут встретиться в реальных проектах.

Как определить тип элемента в генераторе до его выполнения?

Генераторы не хранят все элементы, поэтому их тип можно узнать только после получения значения. Однако можно проверить, является ли объект генератором:

def my_gen():
    yield 1
    yield 'hello'

gen = my_gen()
print(type(gen))                # <class 'generator'>
print(type(gen).__name__)       # generator

# Тип первого элемента
first = next(gen)
print(type(first).__name__)     # int

<class 'generator'>
generator
int

Важно: вызов next() продвигает генератор, и после этого первый элемент уже недоступен.

Как определить тип данных, переданного в декоратор?

Декораторы часто принимают функции и возвращают обёртки. Для логирования типа аргументов можно использовать type() внутри обёртки:

import functools

def type_logger(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        arg_types = [type(a).__name__ for a in args]
        kwarg_types = {k: type(v).__name__ for k, v in kwargs.items()}
        print(f'Arguments types: {arg_types}, keyword types: {kwarg_types}')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@type_logger
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 4.5)

Arguments types: ['int', 'float'], keyword types: {}

Как проверить тип вложенных структур данных (например, словаря с ключами-строками)?

Иногда нужно убедиться, что структура соответствует ожидаемой схеме. Используют рекурсивную проверку с isinstance():

def check_dict_structure(data, schema):
    if not isinstance(data, dict):
        return False
    for key, expected_type in schema.items():
        if key not in data:
            return False
        if isinstance(expected_type, dict):
            if not check_dict_structure(data[key], expected_type):
                return False
        elif not isinstance(data[key], expected_type):
            return False
    return True

schema = {
    'name': str,
    'age': int,
    'address': {
        'city': str,
        'zip': str
    }
}

data_valid = {
    'name': 'Alice',
    'age': 30,
    'address': {'city': 'Moscow', 'zip': '101000'}
}
data_invalid = {
    'name': 'Bob',
    'age': '25',
    'address': {'city': 'Spb', 'zip': 190000}
}

print(check_dict_structure(data_valid, schema))   # True
print(check_dict_structure(data_invalid, schema)) # False

True
False

Как определить тип значения в Enum?

Перечисления (Enum) имеют свой __class__:

from enum import Enum

class Color(Enum):
    RED = 1
    GREEN = 2
    BLUE = 3

c = Color.RED
print(type(c))          # <enum 'Color'>
print(type(c.value))    # <class 'int'>
print(isinstance(c, Color))  # True

<enum 'Color'>
<class 'int'>
True

Как проверить тип в динамически загружаемом модуле?

При использовании importlib можно получить объект модуля, а затем проверить типы его атрибутов:

import importlib

mod = importlib.import_module('math')
print(type(mod.pi))         # <class 'float'>
print(type(mod.sqrt))       # <class 'builtin_function_or_method'>

<class 'float'>
<class 'builtin_function_or_method'>

Как определить тип указателя на функцию (callable)?

Используют callable() в сочетании с type():

def foo():
    pass

print(callable(foo))            # True
print(type(foo))                # <class 'function'>
print(type(lambda x: x))        # <class 'function'>
print(type(int))                # <class 'type'> (сам int - callable)

True
<class 'function'>
<class 'function'>
<class 'type'>