在python中，如何检查对象是否为生成器对象?
试着——
>>> type(myobject, generator)
给出错误-
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'generator' is not defined
(我知道我可以检查对象是否有下一个方法为它是一个生成器，但我想要一些方法使用，我可以确定任何对象的类型，而不仅仅是生成器。)
当前回答
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
其他回答
>>> import inspect
>>>
>>> def foo():
... yield 'foo'
...
>>> print inspect.isgeneratorfunction(foo)
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。
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。
(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
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
