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。

记住，在Python中，我们希望使用“duck typing”。所以，任何类似于列表的东西都可以被视为列表。所以，不要检查列表的类型，只要看看它是否像一个列表。

但是字符串也像一个列表，这通常不是我们想要的。有时候这甚至是个问题!因此，显式检查字符串，然后使用duck typing。

这是我写的一个函数，只是为了好玩。它是repr()的特殊版本，打印尖括号('<'，'>')中的任何序列。

def srepr(arg):
    if isinstance(arg, basestring): # Python 3: isinstance(arg, str)
        return repr(arg)
    try:
        return '<' + ", ".join(srepr(x) for x in arg) + '>'
    except TypeError: # catch when for loop fails
        return repr(arg) # not a sequence so just return repr

总的来说，这是干净优雅的。但是isinstance()检查在那里做什么呢?这是一种hack。但这是必要的。

这个函数在任何类似于列表的东西上递归地调用自己。如果我们不专门处理字符串，那么它将被视为一个列表，并一次分割一个字符。但随后递归调用将尝试将每个字符视为列表—这将工作!即使只有一个字符的字符串也可以作为列表!函数将继续递归地调用自己，直到堆栈溢出。

像这样的函数，依赖于每个递归调用分解要完成的工作，必须使用特殊情况的字符串——因为您不能分解一个字符串级别以下的字符串，甚至一个字符串也像一个列表。

注意:try/except是表达我们意图的最简洁的方式。但如果这段代码在某种程度上是时间关键的，我们可能想要用某种测试来替换它，看看arg是否是一个序列。与其测试类型，不如测试行为。如果它有.strip()方法，它是一个字符串，所以不要认为它是一个序列;否则，如果它是可索引或可迭代的，它是一个序列:

def is_sequence(arg):
    return (not hasattr(arg, "strip") and
            hasattr(arg, "__getitem__") or
            hasattr(arg, "__iter__"))

def srepr(arg):
    if is_sequence(arg):
        return '<' + ", ".join(srepr(x) for x in arg) + '>'
    return repr(arg)

编辑:我最初写上面的检查__getslice__()，但我注意到在集合模块文档中，有趣的方法是__getitem__();这很有意义，这就是索引对象的方法。这似乎比__getslice__()更基本，所以我改变了上面的内容。

这不是为了直接回答OP，但我想分享一些相关的想法。

我对上面@steveha的回答非常感兴趣，它似乎给出了一个鸭子打字似乎崩溃的例子。然而，仔细一想，他的例子表明duck类型很难符合，但这并不意味着str值得任何特殊处理。

毕竟，非str类型(例如，维护一些复杂递归结构的用户定义类型)可能会导致@steveha srepr函数导致无限递归。虽然承认这不大可能，但我们不能忽视这种可能性。因此，我们不应该在srepr中使用特殊的str大小写，而是应该阐明当产生无限递归时，我们希望srepr做什么。

一种合理的方法似乎是简单地打破矩列表(arg) == [arg]中srepr的递归。事实上，这将完全解决str的问题，而不需要任何isinstance。

然而，一个非常复杂的递归结构可能会导致一个无限循环，其中list(arg) == [arg]永远不会发生。因此，虽然上面的检查很有用，但还不够。我们需要对递归深度有一个硬性限制。

我的观点是，如果你打算处理任意的参数类型，通过duck类型处理str要比处理你可能(理论上)遇到的更一般的类型容易得多。因此，如果您觉得需要排除str实例，您应该要求参数是您显式指定的少数类型之一的实例。

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

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。