让我来到这里的是一个特殊的用例：我实际上想要一个函数来告诉我列表是否为空。我想避免在这里编写自己的函数或使用lambda表达式（因为它看起来应该足够简单）：

foo = itertools.takewhile(is_not_empty, (f(x) for x in itertools.count(1)))

当然，有一种非常自然的方法：

foo = itertools.takewhile(bool, (f(x) for x in itertools.count(1)))

当然，不要在if（即if bool（L）：）中使用bool，因为它是隐含的。但是，对于明确需要“不为空”作为函数的情况，bool是最佳选择。

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。

帕特里克（被接受）的答案是正确的：如果不是：是正确的做法。哈雷·霍尔科姆（Harley Holcombe）的回答是正确的，这是在PEP8风格指南中。但没有一个答案能解释为什么遵循这个习语是一个好主意，即使你个人觉得它不够明确或让Ruby用户感到困惑。

Python代码和Python社区有很强的习惯用法。遵循这些习惯用法可以让任何有Python经验的人更容易阅读代码。当你违反这些习惯用语时，这是一个强烈的信号。

的确，如果不是：，就不能将空列表与None、数字0、空元组、空用户创建的集合类型、空用户生成的不完全集合类型、或单个元素NumPy数组用作带有假值的标量等区分开来。在这种情况下，你知道你想表达什么，所以你可以测试一下。例如，如果不是a，并且a不是None：表示“除了None以外的任何错误”，而如果len（a）！=0：表示“只有空序列和除了序列之外的任何东西在这里都是错误的”，以此类推。除了测试你想要测试的东西之外，这也向读者发出了这个测试很重要的信号。

但是，当你没有什么要明确的时候，除了：以外的任何东西都会误导读者。当它不重要的时候，你在发出同样重要的信号。（你也可能会让代码变得不那么灵活，或者更慢，或者其他什么的，但这都不那么重要。）如果你习惯性地这样误导读者，那么当你确实需要做出区分时，它会被忽略，因为你一直在代码中“嚎啕大哭”。

len（）是Python列表、字符串、字典和集合的O（1）操作。Python在内部跟踪这些容器中的元素数量。

JavaScript具有类似的truthy/falsy概念。

if not a:
    print("List is empty")

使用空列表的隐含布尔性是相当Python的。

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。