简单的方法是检查长度是否等于零。

if len(a) == 0:
    print("a is empty")

空列表的真值为False，而非空列表的值为True。

def list_test (L):
    if   L is None  : print('list is None')
    elif not L      : print('list is empty')
    else: print('list has %d elements' % len(L))

list_test(None)
list_test([])
list_test([1,2,3])

有时单独测试无和空是很好的，因为这是两种不同的状态。上述代码产生以下输出：

list is None 
list is empty 
list has 3 elements

虽然没有一件事是假的，但这毫无价值。所以，如果你不想单独测试“无”，你不必这么做。

def list_test2 (L):
    if not L      : print('list is empty')
    else: print('list has %d elements' % len(L))

list_test2(None)
list_test2([])
list_test2([1,2,3])

预期产量

list is empty
list is empty
list has 3 elements

只需使用is_empty（）或生成如下函数：-

def is_empty(any_structure):
    if any_structure:
        print('Structure is not empty.')
        return True
    else:
        print('Structure is empty.')
        return False  

它可以用于任何数据结构，如列表、元组、字典等等。通过这些，您可以使用is_empty（any_structure）多次调用它。

方法1（首选）：

if not a:
   print ("Empty")

方法2：

if len(a) == 0:
   print("Empty")

方法3：

if a == []:
  print ("Empty")

这是谷歌对“python测试空数组”和类似查询的第一次点击，其他人将这个问题概括为列表之外的问题，所以这里有很多人使用的不同类型的序列的警告。

其他方法不适用于NumPy数组

您需要小心使用NumPy数组，因为对于列表或其他标准容器工作正常的其他方法对于NumPy阵列失败。我在下面解释了原因，但简而言之，首选的方法是使用大小。

“蟒蛇”的方式行不通：第一部分

NumPy数组的“pythonic”方法失败，因为NumPy试图将数组强制转换为布尔值数组，如果x试图同时计算所有布尔值以获得某种聚合真值。但这没有任何意义，因此您会得到ValueError：

>>> x = numpy.array([0,1])
>>> if x: print("x")
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

“蟒蛇”的方式行不通：第2部分

但至少上述案例告诉你，它失败了。如果您恰好有一个仅包含一个元素的NumPy数组，则If语句将“有效”，即不会出现错误。但是，如果该元素恰好为0（或0.0，或False，…），if语句将错误地导致False：

>>> x = numpy.array([0,])
>>> if x: print("x")
... else: print("No x")
No x

但显然x存在并且不是空的！这个结果不是你想要的。

使用len可能会产生意想不到的结果

例如

len( numpy.zeros((1,0)) )

返回1，即使数组没有元素。

numpythonic方式

正如SciPy常见问题解答中所解释的，在所有已知拥有NumPy数组的情况下，正确的方法是在x.size：

>>> x = numpy.array([0,1])
>>> if x.size: print("x")
x

>>> x = numpy.array([0,])
>>> if x.size: print("x")
... else: print("No x")
x

>>> x = numpy.zeros((1,0))
>>> if x.size: print("x")
... else: print("No x")
No x

如果您不确定它是列表、NumPy数组还是其他类型，可以将此方法与@dubiusjim给出的答案结合起来，以确保对每种类型使用正确的测试。不是很“蟒蛇”，但事实证明NumPy至少在这个意义上故意破坏了蟒蛇。

如果您需要做的不仅仅是检查输入是否为空，而且您正在使用其他NumPy特性，如索引或数学运算，那么强制输入为NumPy数组可能更有效（当然也更常见）。有几个很好的函数可以快速实现这一点，最重要的是numpy.asarray。它接受您的输入，如果它已经是一个数组，则不执行任何操作，如果它是一个列表、元组等，则将您的输入包装到一个数组中，并可选地将其转换为您选择的数据类型。因此，无论何时，它都非常快速，并确保您只需假设输入是一个NumPy数组。我们通常甚至只使用相同的名称，因为转换到数组不会使其返回到当前范围之外：

x = numpy.asarray(x, dtype=numpy.double)

这将使x.size检查在我在本页上看到的所有情况下都有效。