以“鸭子打字”的方式，怎么样

try:
    lst = lst + []
except TypeError:
    #it's not a list

or

try:
    lst = lst + ()
except TypeError:
    #it's not a tuple

分别。这避免了isinstance / hasattr自省的事情。

你也可以反过来检查:

try:
    lst = lst + ''
except TypeError:
    #it's not (base)string

所有变量实际上并不改变变量的内容，而是意味着重新赋值。我不确定在某些情况下这是否不可取。

有趣的是，如果lst是一个列表(不是元组)，使用“in place”赋值+=在任何情况下都不会引发TypeError。这就是为什么作业是这样做的。也许有人能解释一下原因。

一般来说，迭代对象的函数不仅适用于元组和列表，也适用于字符串，这是一个特性而不是缺陷。您当然可以使用isinstance或duck类型来检查参数，但为什么要这样做呢?

这听起来像是一个反问句，但事实并非如此。“为什么我要检查参数的类型?”这个问题的答案很可能是针对实际问题的解决方案，而不是感知到的问题。为什么将字符串传递给函数是一个bug ?另外:如果将字符串传递给这个函数是一个bug，那么如果将其他一些非列表/元组可迭代对象传递给它也是一个bug吗?为什么，或者为什么不?

我认为这个问题最常见的答案可能是，编写f(“abc”)的开发人员希望函数的行为就像他们编写的f([“abc”])一样。在某些情况下，保护开发人员不受自己的伤害比支持在字符串中遍历字符的用例更有意义。但我会先好好想想。

带有PHP风格的Python:

def is_array(var):
    return isinstance(var, (list, tuple))

Python 3:

import collections.abc

if isinstance(obj, collections.abc.Sequence) and not isinstance(obj, str):
    print("`obj` is a sequence (list, tuple, etc) but not a string or a dictionary.")

在3.3版更改:将“集合抽象基类”的全局命名空间从abc移动到集合。美国广播公司(abc)模块。为了向后兼容，它们将继续在这个模块中可见，直到3.8版，它将停止工作。

Python 2:

import collections

if isinstance(obj, collections.Sequence) and not isinstance(obj, basestring):
    print "`obj` is a sequence (list, tuple, etc) but not a string or unicode or dictionary."

duck-typing的另一个版本，用于帮助区分类似字符串的对象和其他类似序列的对象。

类字符串对象的字符串表示就是字符串本身，所以你可以检查你是否从str构造函数返回了一个相等的对象:

# If a string was passed, convert it to a single-element sequence
if var == str(var):
    my_list = [var]

# All other iterables
else: 
    my_list = list(var)

这应该适用于所有与str兼容的对象和所有类型的可迭代对象。

Python 3有这个:

from typing import List

def isit(value):
    return isinstance(value, List)

isit([1, 2, 3])  # True
isit("test")  # False
isit({"Hello": "Mars"})  # False
isit((1, 2))  # False

因此，要检查list和tuple，它将是:

from typing import List, Tuple

def isit(value):
    return isinstance(value, List) or isinstance(value, Tuple)