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。

仅在python2中(不是python3):

assert not isinstance(lst, basestring)

实际上是你想要的，否则你会错过很多像列表一样的东西，但不是list或tuple的子类。

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。

str对象没有__iter__属性

>>> hasattr('', '__iter__')
False 

你可以检查一下

assert hasattr(x, '__iter__')

这也会对任何其他不可迭代对象抛出一个漂亮的AssertionError。

编辑: 正如Tim在评论中提到的，这只适用于python2。X，不是3。X

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)

我在测试用例中这样做。

def assertIsIterable(self, item):
    #add types here you don't want to mistake as iterables
    if isinstance(item, basestring): 
        raise AssertionError("type %s is not iterable" % type(item))

    #Fake an iteration.
    try:
        for x in item:
            break;
    except TypeError:
        raise AssertionError("type %s is not iterable" % type(item))

没有在发电机上进行测试，我认为如果通过发电机，你会在下一次“屈服”时留下，这可能会把下游的事情搞砸。不过，这是一个unittest