你可以试试这个:

def iterable(a):
    try:
        (x for x in a)
        return True
    except TypeError:
        return False

如果我们可以创建一个迭代它的生成器(但从不使用生成器，以免占用空间)，那么它就是可迭代的。听起来像是"废话"一类的事。为什么首先需要确定一个变量是否可迭代?

你可以试试这个:

def iterable(a):
    try:
        (x for x in a)
        return True
    except TypeError:
        return False

如果我们可以创建一个迭代它的生成器(但从不使用生成器，以免占用空间)，那么它就是可迭代的。听起来像是"废话"一类的事。为什么首先需要确定一个变量是否可迭代?

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

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。

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”。