你可以检查__len__属性，而不是检查__iter__属性，它是由每个python内置可迭代对象实现的，包括字符串。

>>> hasattr(1, "__len__")
False
>>> hasattr(1.3, "__len__")
False
>>> hasattr("a", "__len__")
True
>>> hasattr([1,2,3], "__len__")
True
>>> hasattr({1,2}, "__len__")
True
>>> hasattr({"a":1}, "__len__")
True
>>> hasattr(("a", 1), "__len__")
True

由于显而易见的原因，不可迭代对象不会实现这一点。但是，它不会捕获没有实现它的用户定义迭代对象，也不会捕获生成器表达式，而iter可以处理生成器表达式。但是，这可以在一行中完成，并且为生成器添加一个简单的或表达式检查将解决这个问题。(注意，写入type(my_generator_expression) == generator会抛出NameError。请参考这个答案。)

你可以从类型中使用GeneratorType: >>>导入类型 > > >类型。GeneratorType <类“发电机”> >>> gen = (i for i in range(10)) >>> isinstance(gen, types.GeneratorType) 真正的 ——utdemir接受的回答

(这对于检查是否可以在对象上调用len非常有用。)

Pandas有这样一个内置功能:

from pandas.util.testing import isiterable

你可以检查__len__属性，而不是检查__iter__属性，它是由每个python内置可迭代对象实现的，包括字符串。

>>> hasattr(1, "__len__")
False
>>> hasattr(1.3, "__len__")
False
>>> hasattr("a", "__len__")
True
>>> hasattr([1,2,3], "__len__")
True
>>> hasattr({1,2}, "__len__")
True
>>> hasattr({"a":1}, "__len__")
True
>>> hasattr(("a", 1), "__len__")
True

由于显而易见的原因，不可迭代对象不会实现这一点。但是，它不会捕获没有实现它的用户定义迭代对象，也不会捕获生成器表达式，而iter可以处理生成器表达式。但是，这可以在一行中完成，并且为生成器添加一个简单的或表达式检查将解决这个问题。(注意，写入type(my_generator_expression) == generator会抛出NameError。请参考这个答案。)

你可以从类型中使用GeneratorType: >>>导入类型 > > >类型。GeneratorType <类“发电机”> >>> gen = (i for i in range(10)) >>> isinstance(gen, types.GeneratorType) 真正的 ——utdemir接受的回答

(这对于检查是否可以在对象上调用len非常有用。)

在Python <= 2.5中，你不能也不应该——iterable是一个“非正式的”接口。

但是从Python 2.6和3.0开始，你可以利用新的ABC(抽象基类)基础设施以及一些内置的ABC，这些ABC在collections模块中可用:

from collections import Iterable

class MyObject(object):
    pass

mo = MyObject()
print isinstance(mo, Iterable)
Iterable.register(MyObject)
print isinstance(mo, Iterable)

print isinstance("abc", Iterable)

现在，这是否可取，或者是否有效，只是一个惯例的问题。正如你所看到的，你可以将一个不可迭代的对象注册为Iterable——它将在运行时引发一个异常。因此，isinstance获得了一个“新的”含义——它只是检查“声明的”类型兼容性，这在Python中是一个很好的方法。

另一方面，如果你的对象不能满足你所需要的接口，你会怎么做?举个例子:

from collections import Iterable
from traceback import print_exc

def check_and_raise(x):
    if not isinstance(x, Iterable):
        raise TypeError, "%s is not iterable" % x
    else:
        for i in x:
            print i

def just_iter(x):
    for i in x:
        print i


class NotIterable(object):
    pass

if __name__ == "__main__":
    try:
        check_and_raise(5)
    except:
        print_exc()
        print

    try:
        just_iter(5)
    except:
        print_exc()
        print

    try:
        Iterable.register(NotIterable)
        ni = NotIterable()
        check_and_raise(ni)
    except:
        print_exc()
        print

如果对象不满足您的期望，则抛出TypeError，但如果已经注册了正确的ABC，则检查将毫无用处。相反，如果__iter__方法可用，Python将自动识别该类的object为Iterable。

如果你只是期望一个可迭代对象，遍历它，然后忘记它。另一方面，如果您需要根据输入类型执行不同的操作，那么您可能会发现ABC基础结构非常有用。

try:
  #treat object as iterable
except TypeError, e:
  #object is not actually iterable

不要检查你的鸭子是否真的是一只鸭子，看看它是否可迭代，就像它是可迭代的一样对待它，如果不是就抱怨。

如果object是可迭代的，下面代码中的isiterable函数将返回True。如果不是iterable则返回False

def isiterable(object_):
    return hasattr(type(object_), "__iter__")

例子

fruits = ("apple", "banana", "peach")
isiterable(fruits) # returns True

num = 345
isiterable(num) # returns False

isiterable(str) # returns False because str type is type class and it's not iterable.

hello = "hello dude !"
isiterable(hello) # returns True because as you know string objects are iterable