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__。

Duck typing

try:
    iterator = iter(the_element)
except TypeError:
    # not iterable
else:
    # iterable

# for obj in iterator:
#     pass

类型检查

使用抽象基类。它们至少需要Python 2.6，并且只适用于新样式的类。

from collections.abc import Iterable   # import directly from collections for Python < 3.3

if isinstance(the_element, Iterable):
    # iterable
else:
    # not iterable

然而，iter()更可靠一些，如文档所述:

检查isinstance(obj, Iterable)检测类 注册为Iterable或具有__iter__()方法，但是 它不会检测使用__getitem__()迭代的类 方法。唯一可靠的方法来确定一个对象是否 Is iterable调用iter(obj)。

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

在我的代码中，我用来检查非可迭代对象:

hasattr (myobject, __trunc__’)

这非常快，也可以用来检查可迭代对象(使用not)。

我不是100%确定这个解决方案是否适用于所有对象，也许其他可以提供一些更多的背景。__trunc__方法与数值类型相关(所有可以舍入为整数的对象都需要它)。但是我没有发现任何包含__trunc__和__iter__或__getitem__的对象。

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__。

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。