到目前为止，我找到的最佳解决方案是:

Hasattr（obj， '__contains__'）

它主要检查对象是否实现了in操作符。

优点(其他解决方案都不具备这三个优点):

它是一个表达式(工作为lambda，而不是try…变体除外) 它(应该)由所有可迭代对象实现，包括字符串(而不是__iter__) 适用于任何Python >= 2.5

注:

Python的“请求原谅，而不是允许”的哲学在例如，在一个列表中，你有可迭代对象和不可迭代对象，你需要根据它的类型区别对待每个元素(在try上处理可迭代对象，在except上处理不可迭代对象可以工作，但它看起来很丑，会误导人)时，就不会很好地工作了。 对于这个问题的解决方案，试图实际遍历对象(例如[x for x in obj])来检查它是否为可迭代对象，可能会导致对大型可迭代对象的显著性能损失(特别是如果你只需要可迭代对象的前几个元素，例如)，应该避免

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。

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”。

你可以检查__len__属性，而不是检查__iter__属性，它是由每个python内置可迭代对象实现的，包括字符串。

>>> hasattr(1, "__len__")
False
>>> hasattr(1.3, "__len__")
False
>>> hasattr("a", "__len__")
True
>>> hasattr([1,2,3], "__len__")
True
>>> hasattr({1,2}, "__len__")
True
>>> hasattr({"a":1}, "__len__")
True
>>> hasattr(("a", 1), "__len__")
True

由于显而易见的原因，不可迭代对象不会实现这一点。但是，它不会捕获没有实现它的用户定义迭代对象，也不会捕获生成器表达式，而iter可以处理生成器表达式。但是，这可以在一行中完成，并且为生成器添加一个简单的或表达式检查将解决这个问题。(注意，写入type(my_generator_expression) == generator会抛出NameError。请参考这个答案。)

你可以从类型中使用GeneratorType: >>>导入类型 > > >类型。GeneratorType <类“发电机”> >>> gen = (i for i in range(10)) >>> isinstance(gen, types.GeneratorType) 真正的 ——utdemir接受的回答

(这对于检查是否可以在对象上调用len非常有用。)

有点晚了，但我问了自己这个问题，然后想到了一个答案。我不知道是不是有人发了这个。但本质上，我注意到所有可迭代类型的字典中都有__getitem__()。这是你不用尝试就能检查对象是否为可迭代对象的方法。(一语双关)

def is_attr(arg):
    return '__getitem__' in dir(arg)

Pandas有这样一个内置功能:

from pandas.util.testing import isiterable