在我的脚本中，我经常发现定义一个可迭代函数很方便。 (现在合并了Alfe建议的简化):

import collections

def iterable(obj):
    return isinstance(obj, collections.Iterable):

因此，您可以测试任何对象是否具有非常可读的可迭代形式

if iterable(obj):
    # act on iterable
else:
    # not iterable

就像你对可调用函数所做的那样

编辑:如果你安装了numpy，你可以简单地做: 简单地说是什么

def iterable(obj):
    try: iter(obj)
    except: return False
    return True

如果没有numpy，可以简单地实现这段代码或上面的代码。

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)。

从Python 3.5开始，你可以使用标准库中的typing模块来做类型相关的事情:

from typing import Iterable

...

if isinstance(my_item, Iterable):
    print(True)

在我的脚本中，我经常发现定义一个可迭代函数很方便。 (现在合并了Alfe建议的简化):

import collections

def iterable(obj):
    return isinstance(obj, collections.Iterable):

因此，您可以测试任何对象是否具有非常可读的可迭代形式

if iterable(obj):
    # act on iterable
else:
    # not iterable

就像你对可调用函数所做的那样

编辑:如果你安装了numpy，你可以简单地做: 简单地说是什么

def iterable(obj):
    try: iter(obj)
    except: return False
    return True

如果没有numpy，可以简单地实现这段代码或上面的代码。

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。

Pandas有这样一个内置功能:

from pandas.util.testing import isiterable