从Python 2.1开始，你可以从inspect模块导入isfunction。

>>> from inspect import isfunction
>>> def f(): pass
>>> isfunction(f)
True
>>> isfunction(lambda x: x)
True

Python的2to3工具(http://docs.python.org/dev/library/2to3.html)建议:

import collections
isinstance(obj, collections.Callable)

这似乎是选择了hasattr(x， '__call__')方法，因为http://bugs.python.org/issue7006。

注意，Python类也是可调用的。

要获得函数(这里的函数指的是标准函数和lambdas)，请使用:

import types

def is_func(obj):
    return isinstance(obj, (types.FunctionType, types.LambdaType))


def f(x):
    return x


assert is_func(f)
assert is_func(lambda x: x)

一个精确的功能检查器

Callable是一个很好的解决方案。然而，我想用与John Feminella相反的方式来对待这个问题。不要像这样对待它:

检查鸭子类型对象属性的正确方法是询问它们是否嘎嘎叫，而不是查看它们是否适合鸭子大小的容器。“直接比较”的方法会对许多函数给出错误的答案，比如内置函数。

我们会这样对待它:

判断一个东西是不是鸭子的正确方法不是看它会不会嘎嘎叫，而是通过几个过滤器来判断它是否真的是一只鸭子，而不是仅仅从表面上看它是否像一只鸭子。

我们将如何实现它

'types'模块有很多类来检测函数，最有用的是类型。FunctionType，但也有很多其他类型，比如方法类型、内置类型和lambda类型。我们还将考虑一个'functools '。作为函数的Partial对象。

检查它是否是函数的简单方法是对所有这些类型使用isinstance条件。以前，我想创建一个继承上述所有类的基类，但我无法做到这一点，因为Python不允许我们继承上面的一些类。

下面是一个表，说明什么类可以分类什么函数:

以上函数表由kinght-金编写

实现它的代码

现在，这段代码完成了我们上面描述的所有工作。

from types import BuiltinFunctionType, BuiltinMethodType,  FunctionType, MethodType, LambdaType
from functools import partial

def is_function(obj):
  return isinstance(obj, (BuiltinFunctionType, BuiltinMethodType,  FunctionType, MethodType, LambdaType, partial))

#-------------------------------------------------

def my_func():
  pass

def add_both(x, y):
  return x + y

class a:
  def b(self):
    pass

check = [

is_function(lambda x: x + x),
is_function(my_func),
is_function(a.b),
is_function(partial),
is_function(partial(add_both, 2))

]

print(check)
>>> [True, True, True, False, True]

一个false是is_function(partial)，因为那是一个类，而不是一个函数，而这正是函数，而不是类。下面是一个预览，您可以从中试用代码。

结论

Callable (obj)是检查对象是否是函数的首选方法，如果您想通过鸭子类型检查绝对值。

我们的自定义is_function(obj)，如果你没有将任何可调用的类实例作为函数，而只是内置或lambda, def或partial定义的函数，那么可能经过一些编辑后，它是检查对象是否是函数的首选方法。

我想这就是全部内容了。祝你有愉快的一天!

这里有一些其他的方法:

def isFunction1(f) :
    return type(f) == type(lambda x: x);

def isFunction2(f) :
    return 'function' in str(type(f));

我是这样想到第二个的:

>>> type(lambda x: x);
<type 'function'>
>>> str(type(lambda x: x));
"<type 'function'>"
# Look Maa, function! ... I ACTUALLY told my mom about this!

如果你学过c++，你一定熟悉函数对象或函子，这意味着任何可以像函数一样调用的对象。

在c++中，普通函数是函数对象，函数指针也是;更一般地说，定义operator()的类的对象也是。在c++ 11及以上版本中，lambda表达式也是函子。

相似的是，在Python中，这些函子都是可调用的。一个普通的函数可以被调用，一个lambda表达式可以被调用，一个函数。Partial可以被调用，具有__call__()方法的类的实例可以被调用。

好，回到问题:我有一个变量x，我想知道它是否指向一个函数。

如果你想判断对象是否像一个函数，那么@John Feminella建议的callable方法是可以的。 如果您想判断一个对象是否只是一个普通函数(不是一个可调用的类实例或lambda表达式)，那么xtypes。@Ryan建议的XXX是更好的选择。

然后我用这些代码做了一个实验:

#!/usr/bin/python3
# 2017.12.10 14:25:01 CST
# 2017.12.10 15:54:19 CST

import functools
import types
import pprint

定义一个类和一个普通函数。

class A():
    def __call__(self, a,b):
        print(a,b)
    def func1(self, a, b):
        print("[classfunction]:", a, b)
    @classmethod
    def func2(cls, a,b):
        print("[classmethod]:", a, b)
    @staticmethod
    def func3(a,b):
        print("[staticmethod]:", a, b)

def func(a,b):
    print("[function]", a,b)

定义函子:

#(1.1) built-in function
builtins_func = open
#(1.2) ordinary function
ordinary_func = func
#(1.3) lambda expression
lambda_func  = lambda a : func(a,4)
#(1.4) functools.partial
partial_func = functools.partial(func, b=4)

#(2.1) callable class instance
class_callable_instance = A()
#(2.2) ordinary class function
class_ordinary_func = A.func1
#(2.3) bound class method
class_bound_method = A.func2
#(2.4) static class method
class_static_func = A.func3

定义函子列表和类型列表:

## list of functors
xfuncs = [builtins_func, ordinary_func, lambda_func, partial_func, class_callable_instance, class_ordinary_func, class_bound_method, class_static_func]
## list of type
xtypes = [types.BuiltinFunctionType, types.FunctionType, types.MethodType, types.LambdaType, functools.partial]

判断函数是否可调用。如您所见，它们都是可调用的。

res = [callable(xfunc)  for xfunc in xfuncs]
print("functors callable:")
print(res)

"""
functors callable:
[True, True, True, True, True, True, True, True]
"""

判断函数类型(types.XXX)。那么函子的类型就不一样了。

res = [[isinstance(xfunc, xtype) for xtype in xtypes] for xfunc in xfuncs]

## output the result
print("functors' types")
for (row, xfunc) in zip(res, xfuncs):
    print(row, xfunc)

"""
functors' types
[True, False, False, False, False] <built-in function open>
[False, True, False, True, False] <function func at 0x7f1b5203e048>
[False, True, False, True, False] <function <lambda> at 0x7f1b5081fd08>
[False, False, False, False, True] functools.partial(<function func at 0x7f1b5203e048>, b=4)
[False, False, False, False, False] <__main__.A object at 0x7f1b50870cc0>
[False, True, False, True, False] <function A.func1 at 0x7f1b5081fb70>
[False, False, True, False, False] <bound method A.func2 of <class '__main__.A'>>
[False, True, False, True, False] <function A.func3 at 0x7f1b5081fc80>
"""

我用这些数据绘制了一个可调用函子类型的表。

然后你可以选择合适的函子类型。

如:

def func(a,b):
    print("[function]", a,b)

>>> callable(func)
True
>>> isinstance(func,  types.FunctionType)
True
>>> isinstance(func, (types.BuiltinFunctionType, types.FunctionType, functools.partial))
True
>>> 
>>> isinstance(func, (types.MethodType, functools.partial))
False