如何在Python中检查对象是否是迭代器？

我可以检查

next（）

方法，但这足够了吗？有一种表意方式吗？

如果一个对象实现了迭代器协议，那么它是可编辑的。
您可以使用以下方法检查

\uuuu iter\uuuu（）

方法的存在：

hasattr(object,'__iter__')

在Python2.x中，这种方法忽略了str对象和其他内置序列类型，如unicode、xrange和buffer。它在Python3中工作

另一种方法是用iter方法进行测试：

try:
   iter(object)
except TypeError:
   #not iterable

---

在Python 2.6或更高版本中，用于此类行为检查的design-In习惯用法是在标准库的

collections

模块中使用抽象基类进行“成员身份检查”：

>>> import collections
>>> isinstance('ciao', collections.Iterable)
True
>>> isinstance(23, collections.Iterable)
False
>>> isinstance(xrange(23), collections.Iterable)
True

事实上，这种检查是新抽象基类的主要设计原因（第二个重要原因是提供“mixin功能”在某些情况下，这就是为什么它们是ABC而不仅仅是接口——但这不适用于

集合。Iterable

，它的存在严格允许使用

isinstance

或

IsubClass

）进行此类检查。ABC允许实际上并没有从它们继承的类被“注册”为子类，这样这些类就可以作为ABC的“子类”进行这样的检查；而且，它们可以在内部对特殊方法执行所有必要的检查（在本例中是

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

），因此您不必这样做

如果您一直使用较旧的Python版本，“最好请求原谅，而不是许可”：

但这并不像新方法那样快速和简洁

请注意，对于这种特殊情况，您通常希望使用特殊的大小写字符串（这是可编辑的，但大多数应用程序上下文都希望将其视为“标量”）。无论您使用什么方法来检查可写性，如果您需要这种特殊的大小写，只需预先检查

isinstance（x，basestring）

——例如：

def reallyiterable(x):
  return not isinstance(x, basestring) and isinstance(x, collections.Iterable)

---

编辑：正如一篇评论中指出的那样，问题的焦点在于一个对象是否是iter***或***而不是它是否是iter***可***（所有迭代器都是iter，但并非相反——并非所有iter都是迭代器）

isinstance（x，collections.Iterator）

是一种非常类似的方法，可以专门检查该条件。

要成为迭代器，对象必须通过三个测试：

• obj

  有一个

  方法

• obj

  有一个

  next

  方法（或Python 3中的

  \uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

  ）

• obj.\uuu iter\uuu（）

  返回

  obj

因此，您自己的测试将如下所示：

def is_iterator(obj):
    if (
            hasattr(obj, '__iter__') and
            hasattr(obj, 'next') and      # or __next__ in Python 3
            callable(obj.__iter__) and
            obj.__iter__() is obj
        ):
        return True
    else:
        return False

---

python源代码文档注释的答案：

{python安装路径}/Versions/3.5/lib/python3.5/types.py

# Iterators in Python aren't a matter of type but of protocol.  A large
# and changing number of builtin types implement *some* flavor of
# iterator.  Don't check the type!  Use hasattr to check for both
# "__iter__" and "__next__" attributes instead.

---

因为问题是关于迭代器不可迭代的，考虑迭代器的使用，这是一种最简单的python方法

iterable = [1,2]
iterator = iter(iterable)


def isIterator(obj):
    try:
        next(obj, None)
        return True
    except TypeError:
        return False

>>> isIterator(iterable)
False
>>> isIterator(iterator)
True

---

对。检查next（）应该足够了

有一个比其他答案建议的更好的方法

在Python中，我们有两种东西：

Iterable

和

Iterator

。如果对象可以为您提供迭代器，则该对象是可伸缩的。当您在其上使用

iter（）

时，它会这样做。如果可以使用

next（）

顺序浏览其元素，则对象是

Iterator

。例如，

map（）

给你

下面的代码说明了如何检查这些类型：

from collections.abc import Iterable, Iterator

r = [1, 2, 3]
e = map(lambda x:x, r)

print(isinstance(r, Iterator)) # False, because can't apply next
print(isinstance(e, Iterator)) # True
print(isinstance(r, Iterable)) # True, because can apply iter()
print(isinstance(e, Iterable)) # True, note iter() returns self

这个例子来自于《有效Python》一书，并在本文中进行了说明

iterable生成迭代器。任何迭代器也是一个iterable，
但将自身生成为迭代器：

>>> list_iter = iter([])
>>> iter(list_iter) is list_iter
True

from collections.abc导入迭代器
isinstance（对象、迭代器）
这些问题询问对象是否是迭代器，而不是是否可迭代。因此，您应该使用collections.Iterator而不是collections.IterableIn Python 3.8及更高版本，看起来像
collections.Iterator
将改为
collections.abc.Iterator
。Python3.7对此发出了一个弃用警告：“从“collections”而不是从“collections.abc”使用或导入abc是弃用的，在3.8中它将停止工作”。迭代器和iterable不是一回事<代码>[]

是可iterable，但它不是迭代器。创建迭代器可能很昂贵，而检查属性是否存在总是很快。这将检查对象是否可iterable，而不是它是否是迭代器将调用

obj.\uuuuuuuuuuuuuu

冒着更改某些东西的风险？@BobStein VisiBone:只有当对象有bug时才这样做。@EthanFurman你什么意思？如果

obj

是一个迭代器，那么是的，它不应该改变什么。但是如果

obj

不是迭代器，

obj.\uuuu iter\uuuu（）

可以有副作用。@PyRulez:大概BobStein的问题是关于迭代器的，我的答案肯定是关于迭代器的；如果所讨论的

obj

实际上不是迭代器，那么我对他的回答就不适用了。@EthanFurman，嗯？这难道不意味着你就可以返回true吗？这就改进了现有的答案如何？虽然这段代码可以解决这个问题，但如何以及为什么解决这个问题将真正有助于提高你的帖子质量，并可能导致更多的投票。请记住，你是在将来回答读者的问题，而不仅仅是现在提问的人。请在你的答案中添加解释，并指出哪些限制和假设适用。如果足够，也太多了！使用next（）可以推进迭代器。正在丢弃数据以进行类型检查！这在现实世界的用例中是不可靠的。@Zim因为OP提到过，他们可以使用next（）方法，我不认为这是个问题。例如，我可以尝试根据错误消息进行迭代，如果它不是迭代器，那么我可能有处理不同数据类型的逻辑。所以这完全取决于你的需要。你能详细描述一下你的真实世界用例吗

>>> list_iter = iter([])
>>> iter(list_iter) is list_iter
True