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Python <= 2.5中，你不能也不应该——iterable是一个“非正式的”接口。

但是从Python 2.6和3.0开始，你可以利用新的ABC(抽象基类)基础设施以及一些内置的ABC，这些ABC在collections模块中可用:

from collections import Iterable

class MyObject(object):
    pass

mo = MyObject()
print isinstance(mo, Iterable)
Iterable.register(MyObject)
print isinstance(mo, Iterable)

print isinstance("abc", Iterable)

现在，这是否可取，或者是否有效，只是一个惯例的问题。正如你所看到的，你可以将一个不可迭代的对象注册为Iterable——它将在运行时引发一个异常。因此，isinstance获得了一个“新的”含义——它只是检查“声明的”类型兼容性，这在Python中是一个很好的方法。

另一方面，如果你的对象不能满足你所需要的接口，你会怎么做?举个例子:

from collections import Iterable
from traceback import print_exc

def check_and_raise(x):
    if not isinstance(x, Iterable):
        raise TypeError, "%s is not iterable" % x
    else:
        for i in x:
            print i

def just_iter(x):
    for i in x:
        print i


class NotIterable(object):
    pass

if __name__ == "__main__":
    try:
        check_and_raise(5)
    except:
        print_exc()
        print

    try:
        just_iter(5)
    except:
        print_exc()
        print

    try:
        Iterable.register(NotIterable)
        ni = NotIterable()
        check_and_raise(ni)
    except:
        print_exc()
        print

如果对象不满足您的期望，则抛出TypeError，但如果已经注册了正确的ABC，则检查将毫无用处。相反，如果__iter__方法可用，Python将自动识别该类的object为Iterable。

如果你只是期望一个可迭代对象，遍历它，然后忘记它。另一方面，如果您需要根据输入类型执行不同的操作，那么您可能会发现ABC基础结构非常有用。

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

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。

这是不够的:__iter__返回的对象必须实现迭代协议(即next方法)。请参阅文档中的相关部分。

在Python中，一个好的实践是“尝试并查看”而不是“检查”。

try:
  #treat object as iterable
except TypeError, e:
  #object is not actually iterable

不要检查你的鸭子是否真的是一只鸭子，看看它是否可迭代，就像它是可迭代的一样对待它，如果不是就抱怨。