如何检查对象是否是 Python 中的迭代器？

Question

我可以检查next()方法，但这是否足够？ 有没有意识形态的方法？

Answer 1

在 Python 2.6 或更高版本中，此类行为检查的设计习惯用法是使用标准库collections模块中的抽象基类进行“成员资格检查”：

>>> 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（第二个重要的原因是在某些情况下提供“混合功能”，这就是为什么它们是 ABC 而不仅仅是接口——但这不是t 适用于collections.Iterable ，它严格存在以允许使用isinstance或issubclass进行此类检查）。 ABC 允许实际上并不从它们继承的类无论如何“注册”为子类，以便此类类可以是 ABC 的“子类”以进行此类检查； 并且，它们可以在内部对特殊方法（在本例中为__iter__ ）执行所有需要的检查，因此您不必这样做。

如果您坚持使用旧版本的 Python，“请求宽恕比许可更好”：

def isiterable(x):
  try: iter(x)
  except TypeError: return False
  else: return True

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，您通常需要特殊情况的字符串（它们是可迭代的，但大多数应用程序上下文无论如何都希望将其视为“标量”）。 无论您使用什么方法来检查可迭代性，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：正如评论中所指出的，问题的重点是一个对象是否是迭代器***而不是它是否是可迭代的***（所有迭代器都是可迭代的，但反之则不然——并非所有可迭代对象都是迭代器）。 isinstance(x, collections.Iterator)是专门检查该条件的完全类似的方法。

Answer 2

如果一个对象实现了迭代器协议，那么它就是可迭代的。
您可以使用以下方法检查__iter__()方法的存在：

hasattr(object,'__iter__')

在 Python 2.x 中，这种方法会遗漏 str 对象和其他内置序列类型，如 unicode、xrange、buffer。 它适用于 Python 3。

另一种方法是使用 iter 方法对其进行测试：

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

Answer 3

要成为迭代器，对象必须通过三个测试：

• obj有一个__iter__方法
• obj有一个next方法（或 Python 3 中的__next__ ）
• obj.__iter__()返回obj

所以，一个自己动手的测试看起来像：

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

Answer 4

有比其他答案所建议的更好的方法。

在 Python 中，我们有两种东西： Iterable和Iterator 。 如果一个对象可以给你Iterator它就是Iterable 。 当您在其上使用iter()时它iter() 。 如果您可以使用next()顺序浏览其元素，则该对象是Iterator 。 例如， map()返回Iterator并且list是Iterable 。

这里有更多细节。

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

Answer 5

来自 python 源代码文档注释的回答：

{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.

Answer 6

from collections.abc import Iterator

isinstance(object, Iterator)

Answer 7

如果您想检查该值是否可迭代，您可以执行以下操作：

>>> from typing import Iterable

>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance(1, Iterable)
False

如果您想检查它是否是迭代器，您可以执行以下操作：

>>> hasattr(obj, "__iter__") and hasattr(obj, "__next__")
True

Answer 8

这个例子来自《 Effective Python 》一书，并在这篇文章中进行了说明。

一个迭代器产生一个迭代器。 任何迭代器也是可迭代的，但将自身生成为迭代器：

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

Answer 9

if '__iter__' in dir(object):
   #code
else:
   #code

Answer 10

由于问题是关于 Iterator not Iterable 并考虑使用 iterator，这是一种最简单的 Pythonic 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

是的。 检查 next() 应该就足够了