检测生成器函数 Generator Function 类型

应使用inspect.isgeneratorfunction()检测生成器函数，因为它通过函数code object的CO_GENERATOR标志位静态判断，零副作用、100%精准；而isinstance(fn(), types.GeneratorType)会执行函数引发副作用或异常，hasattr检查迭代器属性无法区分真生成器与普通可迭代对象。

要准确检测一个函数是否为生成器函数，核心是检查其定义本身是否含有 yield（而非看它调用后返回什么），且不能执行该函数。最可靠、安全、标准的方式是使用 inspect.isgeneratorfunction()。

为什么不用 isinstance(fn(), types.GeneratorType)

这种写法会真正调用函数，带来三类风险：

• 可能触发副作用（如修改全局状态、写文件、发请求）
• 可能耗尽资源（如打开的连接、临时文件句柄）
• 可能直接抛出异常（比如参数校验失败、IO错误），导致检测逻辑中断

它检测的是“调用结果”，不是“函数类型”，本质是运行时判断，不符合静态识别需求。

为什么不能靠 hasattr 或 __iter__ / __next__

这些属性只说明对象是迭代器或可迭代对象，但无法区分：

• 一个普通类实现了 __iter__ 和 __next__，返回自定义迭代器
• 一个返回 range(10) 的普通函数
• 一个真正的生成器函数（含 yield）

三者都满足 hasattr(obj, '__iter__') and hasattr(obj, '__next__')，但只有第三种才是生成器函数。

inspect.isgeneratorfunction() 是唯一权威方案

它直接读取函数对象底层的 code object 中的 co_flags 标志位（CO_GENERATOR），这个标志在函数被 def 定义编译时就已确定，无需调用、零副作用、100% 精准：

• 兼容 @staticmethod、@classmethod、实例方法
• 对普通函数、lambda、内置函数、functools.partial 等返回 False，不会误判
• 标准库支持，无需第三方依赖，Python 3.2+ 全版本可用

实际使用示例

以下代码可直接用于装饰器、插桩、测试框架等场景：

import inspect<p>def safe_wrap(fn):if inspect.isgeneratorfunction(fn):def wrapped(*args, <strong>kwargs):print(f"[GEN] Calling {fn.<strong>name</strong>}")yield from fn(*args, *<em>kwargs)  # 保持生成器协议完整return wrappedelse:def wrapped(</em>args, </strong>kwargs):print(f"[FUNC] Calling {fn.<strong>name</strong>}")return fn(*args, **kwargs)return wrapped

这样包装后的函数，既保留了原生行为（for 循环仍可用），又统一了日志或监控逻辑。