正确的方法来检测序列参数？
我想写一个函数，接受一个参数，可以是序列或单个值。 值的types是str，int等，但我不希望它被限制在硬编码列表中。 换句话说，我想知道参数X是一个序列还是我必须转换为一个序列，以避免后来的特殊情况。 我可以
type(X) in (list, tuple)
但可能还有其他序列types，我不知道，并没有共同的基类。
-N。
编辑 ：请参阅下面的“答案”，为什么大多数这些答案不帮助我。 也许你有更好的build议。
上述所有方法的问题是，str被认为是一个序列（它是可迭代的，具有getitem等），但它通常被视为单个项目。
例如，一个函数可以接受一个参数，它可以是一个文件名或一个文件名列表。 从后者中检测第一个函数的函数是Pythonic的最大方法是什么？
根据修订后的问题，这听起来像你想要的更像是：
def to_sequence(arg): ''' determine whether an arg should be treated as a "unit" or a "sequence" if it's a unit, return a 1-tuple with the arg ''' def _multiple(x): return hasattr(x,"__iter__") if _multiple(arg): return arg else: return (arg,) >>> to_sequence("a string") ('a string',) >>> to_sequence( (1,2,3) ) (1, 2, 3) >>> to_sequence( xrange(5) ) xrange(5)
这不能保证处理所有types，但它处理你提到的情况，并且应该为大多数内置types做正确的事情。
当使用它时，确保接收到的输出可以处理迭代。
从2.6开始，使用抽象基类 。
>>> import collections >>> isinstance([], collections.Sequence) True >>> isinstance(0, collections.Sequence) False
此外，可以对ABC进行自定义以解释exception情况，例如不将string视为序列。 这里是一个例子：
import abc import collections class Atomic(object): __metaclass__ = abc.ABCMeta @classmethod def __subclasshook__(cls, other): return not issubclass(other, collections.Sequence) or NotImplemented Atomic.register(basestring)
注册后， Atomic类可以与isinstance和issubclass一起使用：
assert isinstance("hello", Atomic) == True
这仍然比硬编码列表好多了，因为你只需要注册规则的例外，代码的外部用户就可以自己注册。
请注意，在Python 3中 ，用于指定元类的语法已更改，而且basestring抽象超类已被删除，这需要使用类似下面的代码：
class Atomic(metaclass=abc.ABCMeta): @classmethod def __subclasshook__(cls, other): return not issubclass(other, collections.Sequence) or NotImplemented Atomic.register(str)
如果需要的话，可以编写兼容Python 2.6+ 和 3.x的代码，但是这样做需要使用稍微复杂的技术来dynamic地创build所需的抽象基类，从而避免由于元类语法差异而导致的语法错误。 这与Benjamin Peterson的六个模块的with_metaclass()函数所做的基本相同。
class _AtomicBase(object): @classmethod def __subclasshook__(cls, other): return not issubclass(other, collections.Sequence) or NotImplemented class Atomic(abc.ABCMeta("NewMeta", (_AtomicBase,), {})): pass try: unicode = unicode except NameError: # 'unicode' is undefined, assume Python >= 3 Atomic.register(str) # str includes unicode in Py3, make both Atomic Atomic.register(bytes) # bytes will also be considered Atomic (optional) else: # basestring is the abstract superclass of both str and unicode types Atomic.register(basestring) # make both types of strings Atomic
在2.6之前的版本中， operator模块中有types检查器。
>>> import operator >>> operator.isSequenceType([]) True >>> operator.isSequenceType(0) False
恕我直言，python的方式是通过列表作为*列表。 如：
myfunc(item) myfunc(*items)
序列在这里描述： https ： //docs.python.org/2/library/stdtypes.html#sequence-types-str-unicode-list-tuple-bytearray-buffer-xrange
所以序列和可迭代对象不一样。 我认为序列必须实现__getitem__ ，而可迭代的对象必须实现__iter__ 。 因此，例如string是序列，不实现__iter__ ，xrange对象是序列，并不实现__getslice__ 。
但是从你看到想要做的，我不确定你想要的序列，而是可迭代的对象。 所以去hasattr("__getitem__", X)你想要的序列，但宁可hasattr("__iter__", X)如果你不想string例如。
在这样的情况下，我宁愿总是采取序列types或总是采取标量。 string不会是唯一在这种设置中performance不佳的types; 相反，任何具有总体使用并允许对其各部分进行迭代的types可能是不合适的。
最简单的方法是检查你是否可以把它变成一个迭代器。 即
try: it = iter(X) # Iterable except TypeError: # Not iterable
如果你需要确保它是一个可重新启动或随机访问序列（即不是一个生成器等），这种方法将是不够的。
正如其他人所指出的那样，string也是可迭代的，所以如果你需要这样排除它们（特别重要的是如果recursion遍历项目，那么list（iter（'a'））又给出''''，那么你可能需要特别排除他们与：
if not isinstance(X, basestring)
我在这里是新来的，所以我不知道什么是正确的做法。 我想回答我的答案：
上述所有方法的问题是str被认为是一个序列（它是可迭代的，有__getitem__等），但它通常被当作一个单独的项目。
例如，一个函数可以接受一个参数，它可以是一个文件名或一个文件名列表。 从后者中检测第一个函数的函数是Pythonic的最大方法是什么？
我应该把这个作为一个新的问题吗？ 编辑原始的？
我想我会做的是检查对象是否有某些方法表明它是一个序列。 我不确定是否有序列的正式定义。 我能想到的最好的是，它必须支持切片。 所以你可以说：
is_sequence = '__getslice__' in dir(X)
您也可以检查您要使用的特定function。
正如pi在评论中指出的那样，一个问题是一个string是一个序列，但是你可能不希望把它当作一个。 你可以添加一个明确的testing，types不是str。
如果string是问题，则检测一个序列并过滤掉string的特殊情况：
def is_iterable(x): if type(x) == str: return False try: iter(x) return True except TypeError: return False
修改答案：
我不知道你的“序列”的想法是否与Python手册所说的“ 序列types ”匹配，但如果是这样，你应该寻找__Contains__方法。 这是Python用来实现检查“if something in object：”的方法
if hasattr(X, '__contains__'): print "X is a sequence"
我原来的答案是：
我会检查你收到的对象是否实现了一个迭代器接口：
if hasattr(X, '__iter__'): print "X is a sequence"
对我来说，这是与你的序列定义最接近的匹配，因为这将允许你做这样的事情：
for each in X: print each
你问的是错误的问题。 你不要试图在Python中检测types; 你检测行为。
- 编写处理单个值的另一个函数。 （我们称之为_use_single_val）。
- 编写一个处理序列参数的函数。 （我们称之为_use_sequence）。
- 写第三个父函数，调用上面的两个。 （称之为use_seq_or_val）。 用exception处理程序围绕每个调用来捕获无效参数（即不是单个值或序列）。
- 编写unit testing以将正确和不正确的parameter passing给父函数，以确保正确捕获exception。
def _use_single_val(v): print v + 1 # this will fail if v is not a value type def _use_sequence(s): print s[0] # this will fail if s is not indexable def use_seq_or_val(item): try: _use_single_val(item) except TypeError: pass try: _use_sequence(item) except TypeError: pass raise TypeError, "item not a single value or sequence"
编辑：修改，以处理问题中的“序列或单一的价值”。
您可以在内置的len（）函数中传递参数，并检查是否会导致错误。 正如其他人所说，stringtypes需要特殊处理。
根据文档，len函数可以接受一个序列（string，列表，元组）或一个字典。
您可以使用以下代码检查对象是否是string：
x.__class__ == "".__class__
