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

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。

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。

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。

带有PHP风格的Python:

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

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。