你是说发电机函数?使用inspect.isgeneratorfunction。

编辑:

如果需要生成器对象，可以使用inspect。正如JAB在他的评论中指出的那样。

你可以从类型中使用GeneratorType:

>>> import types
>>> types.GeneratorType
<class 'generator'>
>>> gen = (i for i in range(10))
>>> isinstance(gen, types.GeneratorType)
True

我知道我可以检查对象是否有下一个方法，它是一个生成器，但我想用一些方法，我可以确定任何对象的类型，而不仅仅是生成器。

不要这样做。这是个非常非常糟糕的主意。

相反，这样做:

try:
    # Attempt to see if you have an iterable object.
    for i in some_thing_which_may_be_a_generator:
        # The real work on `i`
except TypeError:
     # some_thing_which_may_be_a_generator isn't actually a generator
     # do something else

在不太可能发生的情况下，for循环体也有TypeErrors，有几个选择:(1)定义一个函数来限制错误的范围，或者(2)使用嵌套的try块。

或者(3)类似这样的东西来区分所有这些浮动的typeerror。

try:
    # Attempt to see if you have an iterable object.
    # In the case of a generator or iterator iter simply 
    # returns the value it was passed.
    iterator = iter(some_thing_which_may_be_a_generator)
except TypeError:
     # some_thing_which_may_be_a_generator isn't actually a generator
     # do something else
else:
    for i in iterator:
         # the real work on `i`

或者(4)修复应用程序的其他部分，以适当地提供生成器。这通常比这些都简单。

>>> import inspect
>>> 
>>> def foo():
...   yield 'foo'
... 
>>> print inspect.isgeneratorfunction(foo)
True

检查。如果你想检查纯生成器(即类“generator”的对象)，Isgenerator函数是很好的。但是，如果您检查，例如，一个izip可迭代对象，它将返回False。检查泛化生成器的另一种方法是使用这个函数:

def isgenerator(iterable):
    return hasattr(iterable,'__iter__') and not hasattr(iterable,'__len__')

我认为区分生成器函数和生成器(生成器函数的结果)是很重要的:

>>> def generator_function():
...     yield 1
...     yield 2
...
>>> import inspect
>>> inspect.isgeneratorfunction(generator_function)
True

调用generator_function不会产生正常的结果，它甚至不会在函数本身执行任何代码，结果将是一个名为generator的特殊对象:

>>> generator = generator_function()
>>> generator
<generator object generator_function at 0x10b3f2b90>

所以它不是generator函数，而是generator:

>>> inspect.isgeneratorfunction(generator)
False

>>> import types
>>> isinstance(generator, types.GeneratorType)
True

generator函数不是generator:

>>> isinstance(generator_function, types.GeneratorType)
False

仅供参考，实际调用函数体将通过消耗生成器发生，例如:

>>> list(generator)
[1, 2]

在python中，是否有一种方法可以在调用函数之前检查它是否为“生成器函数”?

如果你正在使用tornado webserver或类似的服务器，你可能会发现服务器方法实际上是生成器而不是方法。这使得很难调用其他方法，因为yield在方法内部不起作用，因此您需要开始管理链接生成器对象的池。管理链式生成器池的一个简单方法是创建帮助函数，例如

def chainPool(*arg):
    for f in arg:
      if(hasattr(f,"__iter__")):
          for e in f:
             yield e
      else:
         yield f

现在编写链式生成器，例如

[x for x in chainPool(chainPool(1,2),3,4,chainPool(5,chainPool(6)))]

产生的输出

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

这可能是你想要的，如果你想使用生成器作为线程替代品或类似的。

您可以使用迭代器，或者更具体地说，使用类型模块中的Generator。

from typing import Generator, Iterator
g = (i for i in range(1_000_000))
print(type(g))
print(isinstance(g, Generator))
print(isinstance(g, Iterator))

结果:

<class 'generator'>
True
True

(我知道这是一个旧帖子。)不需要导入模块，你可以在程序开始时声明一个对象进行比较:

gentyp= type(1 for i in "")                                                                                          
       ...
type(myobject) == gentyp

这是一个有点老的问题，然而我正在为自己寻找类似的解决方案，但对于异步生成器类，所以你可能会发现这是有帮助的。

根据utdemir的回复:

import types
isinstance(async_generator(), types.AsyncGeneratorType)