为了提高可读性和最佳实践，请尝试以下方法:

python - 2 - isce ()

import types
if isinstance(lst, types.ListType) or isinstance(lst, types.TupleType):
    # Do something

Python3 - isinstance（）

import typing
if isinstance(lst, typing.List) or isinstance(lst, typing.Tuple):
    # Do something

希望能有所帮助。

H = "Hello"

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

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。

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。

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。

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