def is_iterable(x):
    try:
        0 in x
    except TypeError:
        return False
    else:
        return True

这将对所有可迭代对象说“是”，但对Python 2中的字符串说“不”。(例如，当递归函数可以接受字符串或字符串容器时，这就是我想要的。在这种情况下，请求原谅可能会导致模糊代码，最好先征求允许。)

import numpy

class Yes:
    def __iter__(self):
        yield 1;
        yield 2;
        yield 3;

class No:
    pass

class Nope:
    def __iter__(self):
        return 'nonsense'

assert is_iterable(Yes())
assert is_iterable(range(3))
assert is_iterable((1,2,3))   # tuple
assert is_iterable([1,2,3])   # list
assert is_iterable({1,2,3})   # set
assert is_iterable({1:'one', 2:'two', 3:'three'})   # dictionary
assert is_iterable(numpy.array([1,2,3]))
assert is_iterable(bytearray("not really a string", 'utf-8'))

assert not is_iterable(No())
assert not is_iterable(Nope())
assert not is_iterable("string")
assert not is_iterable(42)
assert not is_iterable(True)
assert not is_iterable(None)

这里有许多其他策略会对字符串说“是”。如果你想的话就用吧。

import collections
import numpy

assert isinstance("string", collections.Iterable)
assert isinstance("string", collections.Sequence)
assert numpy.iterable("string")
assert iter("string")
assert hasattr("string", '__getitem__')

注意:is_iterable()会对bytes和bytearray类型的字符串说yes。

Python 3中的bytes对象是可迭代的True == is_iterable(b"string") == is_iterable("string".encode('utf-8')) Python 2和3中的bytearray对象是可迭代的True == is_iterable(bytearray(b"abc"))

O.P. hasattr(x， '__iter__')方法将对Python 3中的字符串说“是”，而在Python 2中对字符串说“否”(无论“或b”或u”)。感谢@LuisMasuelli注意到它也会让你在一个bug __iter__。

根据Python 2术语表，可迭代对象是

所有序列类型(如list、str和tuple)和一些非序列类型(如dict和file)以及使用__iter__()或__getitem__()方法定义的任何类的对象。可迭代对象可用于for循环和许多其他需要序列的地方(zip()， map()，…)。当一个可迭代对象作为参数传递给内置函数iter()时，它将返回该对象的迭代器。

当然，考虑到Python的一般编码风格，基于“请求原谅比请求许可更容易”这一事实。，一般的期望是使用

try:
    for i in object_in_question:
        do_something
except TypeError:
    do_something_for_non_iterable

但如果你需要显式检查它，你可以通过hasattr(object_in_question， "__iter__")或hasattr(object_in_question， "__getitem__")来测试可迭代对象。你需要检查两者，因为strs没有__iter__方法(至少在Python 2中没有，在Python 3中有)，而且生成器对象没有__getitem__方法。

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?

到目前为止，我找到的最佳解决方案是:

Hasattr（obj， '__contains__'）

它主要检查对象是否实现了in操作符。

优点(其他解决方案都不具备这三个优点):

它是一个表达式(工作为lambda，而不是try…变体除外) 它(应该)由所有可迭代对象实现，包括字符串(而不是__iter__) 适用于任何Python >= 2.5

注:

Python的“请求原谅，而不是允许”的哲学在例如，在一个列表中，你有可迭代对象和不可迭代对象，你需要根据它的类型区别对待每个元素(在try上处理可迭代对象，在except上处理不可迭代对象可以工作，但它看起来很丑，会误导人)时，就不会很好地工作了。 对于这个问题的解决方案，试图实际遍历对象(例如[x for x in obj])来检查它是否为可迭代对象，可能会导致对大型可迭代对象的显著性能损失(特别是如果你只需要可迭代对象的前几个元素，例如)，应该避免

这是不够的:__iter__返回的对象必须实现迭代协议(即next方法)。请参阅文档中的相关部分。

在Python中，一个好的实践是“尝试并查看”而不是“检查”。

我一直不明白为什么python有callable(obj) -> bool，而没有iterable(obj) -> bool… 当然，hasattr(obj，'__call__')更容易，即使它更慢。

由于几乎所有其他答案都建议使用try/except TypeError，其中测试异常通常被认为是任何语言中不好的做法，这里是iterable(obj) -> bool的实现，我越来越喜欢并经常使用:

为了python 2，我将使用lambda来获得额外的性能提升… (在python 3中，你用什么来定义函数并不重要，def的速度与lambda大致相同)

iterable = lambda obj: hasattr(obj,'__iter__') or hasattr(obj,'__getitem__')

注意，这个函数对于带有__iter__的对象执行得更快，因为它不测试__getitem__。

大多数可迭代对象应该依赖于__iter__，而特殊情况下的对象则返回到__getitem__，尽管对于可迭代对象来说，这两者都是必需的。 (因为这是标准的，所以它也会影响C对象)