如果你真的想把任何东西都当作函数参数来处理，测试就会更复杂。

type(a) != type('') and hasattr(a, "__iter__")

不过，通常只要说明函数需要可迭代对象，然后只检查type(a) != type(")就足够了。

也有可能发生，对于一个字符串，你有一个简单的处理路径，或者你会很好地做一个分割等等，所以你不想对字符串大喊大叫，如果有人给你发送了一些奇怪的东西，让他有一个异常。

>>> l = []
>>> l.__class__.__name__ in ('list', 'tuple')
True

那么:hasattr(a， "__iter__")呢?

它告诉返回的对象是否可以作为生成器迭代。默认情况下，元组和列表可以，但字符串类型不行。

如果你只需要知道你是否可以对变量使用foo[123]符号，你可以用hasattr(foo， '__getitem__')检查是否存在__getitem__属性(这是python在通过索引访问时调用的属性)。

我推荐唯一的python方法:

if isinstance(x, (list, tuple))): pass

如果你需要，请使用isinstance。这有点邪恶，因为它排除了自定义序列、迭代器和其他您可能实际需要的东西。然而，有时如果有人传递一个字符串，则需要采取不同的行为。我的偏好是显式检查str或unicode，就像这样:

import types
isinstance(var, types.StringTypes)

注意:不要搞错类型。StringType用于types.StringTypes。后者包含str和unicode对象。

types模块被很多人认为是过时的，更倾向于直接检查对象的类型，所以如果你不想使用上面的方法，你可以选择显式检查str和unicode，就像这样:

isinstance(var, (str, unicode)):

编辑:

更好的是:

isinstance(var, basestring)

最后编辑

在完成这两种操作后，您可以退回到获取正常序列的行为，让非序列引发适当的异常。

See the thing that's "evil" about type checking is not that you might want to behave differently for a certain type of object, it's that you artificially restrict your function from doing the right thing with unexpected object types that would otherwise do the right thing. If you have a final fallback that is not type-checked, you remove this restriction. It should be noted that too much type checking is a code smell that indicates that you might want to do some refactoring, but that doesn't necessarily mean you should avoid it from the getgo.