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。

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。

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)

如果object是可迭代的，下面代码中的isiterable函数将返回True。如果不是iterable则返回False

def isiterable(object_):
    return hasattr(type(object_), "__iter__")

例子

fruits = ("apple", "banana", "peach")
isiterable(fruits) # returns True

num = 345
isiterable(num) # returns False

isiterable(str) # returns False because str type is type class and it's not iterable.

hello = "hello dude !"
isiterable(hello) # returns True because as you know string objects are iterable

考虑到Python的duck类型，最简单的方法是捕捉错误(Python完全知道它期望从一个对象变成迭代器):

class A(object):
    def __getitem__(self, item):
        return something

class B(object):
    def __iter__(self):
        # Return a compliant iterator. Just an example
        return iter([])

class C(object):
    def __iter__(self):
        # Return crap
        return 1

class D(object): pass

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

assert iterable(A())
assert iterable(B())
assert iterable(C())
assert not iterable(D())

注:

如果异常类型相同，则区分对象是否不可迭代或已经实现了有bug的__iter__是无关紧要的:无论如何，您将无法迭代对象。 我想我理解你的担忧:如果我也可以依赖鸭类型来引发AttributeError，如果__call__没有为我的对象定义，那么callable如何作为检查存在，但这不是可迭代检查的情况? 我不知道答案，但你可以实现我(和其他用户)给出的函数，或者只是在你的代码中捕获异常(你在那部分的实现将像我写的函数一样——只要确保你将迭代器的创建与其余代码隔离开来，这样你就可以捕获异常并将其与另一个TypeError区分开来。

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。