我在tensorflow中找到了这样一个名为is_sequence的函数。

def is_sequence(seq):
  """Returns a true if its input is a collections.Sequence (except strings).
  Args:
    seq: an input sequence.
  Returns:
    True if the sequence is a not a string and is a collections.Sequence.
  """
  return (isinstance(seq, collections.Sequence)
and not isinstance(seq, six.string_types))

我已经核实了，它符合你的需求。

就这么做

if type(lst) in (list, tuple):
    # Do stuff

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。

H = "Hello"

if type(H) is list or type(H) is tuple:
    ## Do Something.
else
    ## Do Something.

我倾向于这样做(如果我真的，真的必须这么做的话):

for i in some_var:
   if type(i) == type(list()):
       #do something with a list
   elif type(i) == type(tuple()):
       #do something with a tuple
   elif type(i) == type(str()):
       #here's your string

在python中>3.6

import collections
isinstance(set(),collections.abc.Container)
True
isinstance([],collections.abc.Container)
True
isinstance({},collections.abc.Container)
True
isinstance((),collections.abc.Container)
True
isinstance(str,collections.abc.Container)
False