我最近一直在研究这个问题。基于此，我的结论是，现在这是最好的方法:

from collections.abc import Iterable   # drop `.abc` with Python 2.7 or lower

def iterable(obj):
    return isinstance(obj, Iterable)

上面的建议已经在前面，但普遍的共识是使用iter()会更好:

def iterable(obj):
    try:
        iter(obj)
    except Exception:
        return False
    else:
        return True

为了这个目的，我们在代码中也使用了iter()，但我最近开始越来越讨厌只有__getitem__被认为是可迭代的对象。在一个不可迭代对象中使用__getitem__是有正当理由的，因此上面的代码不能很好地工作。作为一个真实的例子，我们可以使用Faker。上面的代码报告它是可迭代的，但实际上试图迭代它会导致AttributeError(用Faker 4.0.2测试):

>>> from faker import Faker
>>> fake = Faker()
>>> iter(fake)    # No exception, must be iterable
<iterator object at 0x7f1c71db58d0>
>>> list(fake)    # Ooops
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/.../site-packages/faker/proxy.py", line 59, in __getitem__
    return self._factory_map[locale.replace('-', '_')]
AttributeError: 'int' object has no attribute 'replace'

如果我们使用insinstance()，我们不会意外地认为Faker实例(或任何其他只有__getitem__的对象)是可迭代的:

>>> from collections.abc import Iterable
>>> from faker import Faker
>>> isinstance(Faker(), Iterable)
False

之前的回答评论说，使用iter()更安全，因为在Python中实现迭代的旧方法是基于__getitem__的，isinstance()方法不会检测到这一点。对于旧的Python版本，这可能是真的，但根据我非常详尽的测试，isinstance()现在工作得很好。isinstance()不起作用而iter()起作用的唯一情况是在使用Python 2时使用UserDict。如果这是相关的，可以使用isinstance(item， (Iterable, UserDict))来覆盖。

检查__iter__适用于序列类型，但在Python 2中检查字符串会失败。我也想知道正确的答案，在那之前，这里有一种可能性(这也适用于字符串): 试一试: Some_object_iterator = iter(some_object) except TypeError as te: 打印(some_object， 'is not iterable')

内置iter检查__iter__方法，如果是字符串，则检查__getitem__方法。

另一种通用的python方法是假设一个可迭代对象，如果它在给定对象上不起作用，则会优雅地失败。Python术语表:

python编程风格，通过检查对象的方法或属性签名来确定对象的类型，而不是通过与某些类型对象的显式关系(“如果它看起来像鸭子，并且嘎嘎叫得像鸭子，那么它一定是鸭子。”)通过强调接口而不是特定的类型，设计良好的代码通过允许多态替换来提高其灵活性。duck类型避免使用type()或isinstance()进行测试。相反，它通常采用EAFP(请求原谅比请求许可更容易)风格的编程。

.．.

试一试: _ = (e代表my_object中的e) 除了TypeError: 打印my_object， 'is not iterable'

collections模块提供了一些抽象基类，允许询问类或实例是否提供特定的功能，例如: 从集合。abc import Iterable if isinstance(e, Iterable): # e是可迭代的

但是，这不会检查通过__getitem__可迭代的类。

你可以试试这个:

def iterable(a):
    try:
        (x for x in a)
        return True
    except TypeError:
        return False

如果我们可以创建一个迭代它的生成器(但从不使用生成器，以免占用空间)，那么它就是可迭代的。听起来像是"废话"一类的事。为什么首先需要确定一个变量是否可迭代?

Pandas有这样一个内置功能:

from pandas.util.testing import isiterable

在我的脚本中，我经常发现定义一个可迭代函数很方便。 (现在合并了Alfe建议的简化):

import collections

def iterable(obj):
    return isinstance(obj, collections.Iterable):

因此，您可以测试任何对象是否具有非常可读的可迭代形式

if iterable(obj):
    # act on iterable
else:
    # not iterable

就像你对可调用函数所做的那样

编辑:如果你安装了numpy，你可以简单地做: 简单地说是什么

def iterable(obj):
    try: iter(obj)
    except: return False
    return True

如果没有numpy，可以简单地实现这段代码或上面的代码。

我在这里找到了一个很好的解决方案:

isiterable = lambda obj: isinstance(obj, basestring) \
    or getattr(obj, '__iter__', False)