如何检查字符串是否为数字（浮点数）？

仅对于非负（无符号）整数，使用 isdigit()：

>>> a = "03523"
>>> a.isdigit()
True
>>> b = "963spam"
>>> b.isdigit()
False

isdigit() 的文档：Python2、Python3

对于 Python 2 Unicode 字符串：isnumeric()。

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这不仅丑陋而且缓慢

我对两者都有争议。

正则表达式或其他字符串解析方法会更丑陋且更慢。

我不确定有什么比上述更快。它调用函数并返回。 Try/Catch 不会引入太多开销，因为最常见的异常是在没有大量搜索堆栈帧的情况下捕获的。

问题是任何数值转换函数都有两种结果

一个数字，如果该数字有效

一个状态码（例如，通过 errno）或异常表明没有有效的数字可以被解析。

C（例如）以多种方式解决了这个问题。 Python 清楚而明确地列出了它。

我认为你这样做的代码是完美的。

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TL;DR 最好的解决方案是 s.replace('.','',1).isdigit()

我做了一些benchmarks比较不同方法

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

import re    
def is_number_regex(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    if re.match("^\d+?\.\d+?$", s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


def is_number_repl_isdigit(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

如果字符串不是数字，则 except-block 非常慢。但更重要的是，try-except 方法是唯一能正确处理科学记数法的方法。

funcs = [
          is_number_tryexcept, 
          is_number_regex,
          is_number_repl_isdigit
          ]

a_float = '.1234'

print('Float notation ".1234" is not supported by:')
for f in funcs:
    if not f(a_float):
        print('\t -', f.__name__)

浮点表示法“.1234”不受以下支持： - is_number_regex

scientific1 = '1.000000e+50'
scientific2 = '1e50'


print('Scientific notation "1.000000e+50" is not supported by:')
for f in funcs:
    if not f(scientific1):
        print('\t -', f.__name__)




print('Scientific notation "1e50" is not supported by:')
for f in funcs:
    if not f(scientific2):
        print('\t -', f.__name__)

科学记数法“1.000000e+50”不支持： - is_number_regex - is_number_repl_isdigit 科学记数法“1e50”不支持： - is_number_regex - is_number_repl_isdigit

编辑：基准测试结果

import timeit

test_cases = ['1.12345', '1.12.345', 'abc12345', '12345']
times_n = {f.__name__:[] for f in funcs}

for t in test_cases:
    for f in funcs:
        f = f.__name__
        times_n[f].append(min(timeit.Timer('%s(t)' %f, 
                      'from __main__ import %s, t' %f)
                              .repeat(repeat=3, number=1000000)))

测试了以下功能

from re import match as re_match
from re import compile as re_compile

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

def is_number_regex(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    if re_match("^\d+?\.\d+?$", s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


comp = re_compile("^\d+?\.\d+?$")    

def compiled_regex(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    if comp.match(s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


def is_number_repl_isdigit(s):
    """ Returns True is string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

https://i.stack.imgur.com/DFoK6.png

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您可能需要考虑一个例外：字符串 'NaN'

如果您希望 is_number 为“NaN”返回 FALSE，则此代码将不起作用，因为 Python 会将其转换为非数字的数字表示（讨论身份问题）：

>>> float('NaN')
nan

否则，我实际上应该感谢您提供我现在广泛使用的代码。 :)

G。

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这个怎么样：

'3.14'.replace('.','',1).isdigit()

仅当有一个或没有“。”时才会返回 true。在数字串中。

'3.14.5'.replace('.','',1).isdigit()

将返回 false

编辑：刚刚看到另一条评论......可以为其他情况添加.replace(badstuff,'',maxnum_badstuff)。如果您传递的是盐而不是任意调味品（参考：xkcd#974），这会很好：P

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在 Alfe 指出您不需要单独检查浮点数后更新，因为复杂的句柄：

def is_number(s):
    try:
        complex(s) # for int, long, float and complex
    except ValueError:
        return False

    return True

之前说过：在一些罕见的情况下你可能还需要检查复数（例如 1+2i），它不能用浮点数表示：

def is_number(s):
    try:
        float(s) # for int, long and float
    except ValueError:
        try:
            complex(s) # for complex
        except ValueError:
            return False

    return True

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这不仅丑陋而且缓慢，而且看起来很笨重。

可能需要一些时间来适应，但这是 Python 的做法。正如已经指出的那样，替代方案更糟。但是以这种方式做事还有另一个优点：多态性。

鸭子打字背后的核心思想是“如果它像鸭子一样走路和说话，那么它就是鸭子”。如果您决定需要对字符串进行子类化，以便更改确定某些内容是否可以转换为浮点数的方式，该怎么办？或者，如果您决定完全测试其他对象怎么办？你可以做这些事情而不必改变上面的代码。

其他语言通过使用接口来解决这些问题。我将保存对另一个线程更好的解决方案的分析。不过，关键是 python 绝对是等式的鸭子类型，如果你打算在 Python 中进行大量编程，你可能不得不习惯这样的语法（但这并不意味着你当然必须喜欢它）。

您可能需要考虑的另一件事：与许多其他语言相比，Python 在抛出和捕获异常方面非常快（例如，比 .Net 快 30 倍）。哎呀，语言本身甚至会抛出异常来传达非异常的正常程序条件（每次使用 for 循环时）。因此，在您注意到一个重大问题之前，我不会太担心这段代码的性能方面。

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对于 int，请使用：

>>> "1221323".isdigit()
True

但是对于 float，我们需要一些技巧 ;-)。每个浮点数都有一个点...

>>> "12.34".isdigit()
False
>>> "12.34".replace('.','',1).isdigit()
True
>>> "12.3.4".replace('.','',1).isdigit()
False

同样对于负数只需添加 lstrip()：

>>> '-12'.lstrip('-')
'12'

现在我们得到了一个通用的方法：

>>> '-12.34'.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit()
True
>>> '.-234'.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit()
False

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该答案提供了具有示例功能的分步指南，以查找字符串是：

正整数

正/负 - 整数/浮点数

检查数字时如何丢弃“NaN”（不是数字）字符串？

检查字符串是否为正整数

您可以使用 str.isdigit() 检查给定的字符串是否为 正 整数。

样本结果：

# For digit
>>> '1'.isdigit()
True
>>> '1'.isalpha()
False

检查字符串为正/负 - 整数/浮点

如果字符串是 负 数字或浮点数，str.isdigit() 将返回 False。例如：

# returns `False` for float
>>> '123.3'.isdigit()
False
# returns `False` for negative number
>>> '-123'.isdigit()
False

如果您想同时检查 负 整数和 float，那么您可以编写一个自定义函数来检查它：

def is_number(n):
    try:
        float(n)   # Type-casting the string to `float`.
                   # If string is not a valid `float`, 
                   # it'll raise `ValueError` exception
    except ValueError:
        return False
    return True

样品运行：

>>> is_number('123')    # positive integer number
True

>>> is_number('123.4')  # positive float number
True
 
>>> is_number('-123')   # negative integer number
True

>>> is_number('-123.4') # negative `float` number
True

>>> is_number('abc')    # `False` for "some random" string
False

在检查数字时丢弃“NaN”（不是数字）字符串

上述函数将为“NAN”（非数字）字符串返回 True，因为对于 Python，它是表示它不是数字的有效浮点数。例如：

>>> is_number('NaN')
True

为了检查数字是否为“NaN”，您可以使用 math.isnan() 作为：

>>> import math
>>> nan_num = float('nan')

>>> math.isnan(nan_num)
True

或者，如果您不想导入其他库来检查这一点，那么您可以简单地通过使用 == 将其与自身进行比较来检查它。当 nan float 与自身进行比较时，Python 返回 False。例如：

# `nan_num` variable is taken from above example
>>> nan_num == nan_num
False

因此，上面的 函数 is_number 可以更新为为 "NaN" 返回 False：

def is_number(n):
    is_number = True
    try:
        num = float(n)
        # check for "nan" floats
        is_number = num == num   # or use `math.isnan(num)`
    except ValueError:
        is_number = False
    return is_number

样品运行：

>>> is_number('Nan')   # not a number "Nan" string
False

>>> is_number('nan')   # not a number string "nan" with all lower cased
False

>>> is_number('123')   # positive integer
True

>>> is_number('-123')  # negative integer
True

>>> is_number('-1.12') # negative `float`
True

>>> is_number('abc')   # "some random" string
False

PS：每次检查的每个操作都取决于号码的类型，会带来额外的开销。选择符合您要求的 is_number 函数版本。

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对于非数字字符串，try: except: 实际上比正则表达式慢。对于有效数字的字符串，正则表达式速度较慢。因此，适当的方法取决于您的输入。

如果您发现自己处于性能绑定状态，您可以使用一个名为 fastnumbers 的新第三方模块，该模块提供一个名为 isfloat 的函数。完全公开，我是作者。我已将其结果包含在下面的时间安排中。

from __future__ import print_function
import timeit

prep_base = '''\
x = 'invalid'
y = '5402'
z = '4.754e3'
'''

prep_try_method = '''\
def is_number_try(val):
    try:
        float(val)
        return True
    except ValueError:
        return False

'''

prep_re_method = '''\
import re
float_match = re.compile(r'[-+]?\d*\.?\d+(?:[eE][-+]?\d+)?$').match
def is_number_re(val):
    return bool(float_match(val))

'''

fn_method = '''\
from fastnumbers import isfloat

'''

print('Try with non-number strings', timeit.timeit('is_number_try(x)',
    prep_base + prep_try_method), 'seconds')
print('Try with integer strings', timeit.timeit('is_number_try(y)',
    prep_base + prep_try_method), 'seconds')
print('Try with float strings', timeit.timeit('is_number_try(z)',
    prep_base + prep_try_method), 'seconds')
print()
print('Regex with non-number strings', timeit.timeit('is_number_re(x)',
    prep_base + prep_re_method), 'seconds')
print('Regex with integer strings', timeit.timeit('is_number_re(y)',
    prep_base + prep_re_method), 'seconds')
print('Regex with float strings', timeit.timeit('is_number_re(z)',
    prep_base + prep_re_method), 'seconds')
print()
print('fastnumbers with non-number strings', timeit.timeit('isfloat(x)',
    prep_base + 'from fastnumbers import isfloat'), 'seconds')
print('fastnumbers with integer strings', timeit.timeit('isfloat(y)',
    prep_base + 'from fastnumbers import isfloat'), 'seconds')
print('fastnumbers with float strings', timeit.timeit('isfloat(z)',
    prep_base + 'from fastnumbers import isfloat'), 'seconds')
print()

Try with non-number strings 2.39108395576 seconds
Try with integer strings 0.375686168671 seconds
Try with float strings 0.369210958481 seconds

Regex with non-number strings 0.748660802841 seconds
Regex with integer strings 1.02021503448 seconds
Regex with float strings 1.08564686775 seconds

fastnumbers with non-number strings 0.174362897873 seconds
fastnumbers with integer strings 0.179651021957 seconds
fastnumbers with float strings 0.20222902298 seconds

如你看到的

尝试：除了：对于数字输入来说速度很快，但对于无效输入来说非常慢

当输入无效时，正则表达式非常有效

fastnumbers 在这两种情况下都获胜

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只是模仿 C#

在 C# 中有两个不同的函数可以处理标量值的解析：

Float.Parse()

Float.TryParse()

浮动.解析（）：

def parse(string):
    try:
        return float(string)
    except Exception:
        throw TypeError

注意：如果您想知道为什么我将异常更改为 TypeError，here's the documentation。

float.try_parse():

def try_parse(string, fail=None):
    try:
        return float(string)
    except Exception:
        return fail;

注意：您不想返回布尔值“False”，因为它仍然是一种值类型。没有更好，因为它表示失败。当然，如果您想要不同的东西，您可以将失败参数更改为您想要的任何内容。

要扩展 float 以包含“parse()”和“try_parse()”，您需要对“float”类进行猴子补丁以添加这些方法。

如果你想尊重预先存在的功能，代码应该是这样的：

def monkey_patch():
    if(!hasattr(float, 'parse')):
        float.parse = parse
    if(!hasattr(float, 'try_parse')):
        float.try_parse = try_parse

旁注：我个人更喜欢称它为 Monkey Punching，因为当我这样做时感觉就像我在滥用语言，但 YMMV。

用法：

float.parse('giggity') // throws TypeException
float.parse('54.3') // returns the scalar value 54.3
float.tryParse('twank') // returns None
float.tryParse('32.2') // returns the scalar value 32.2

伟大的圣人 Pythonas 对教廷 Sharpisus 说：“你能做的任何事我都能做得更好；我能做的任何事都比你更好。”

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我知道这是特别古老的，但我会添加一个答案，我相信它涵盖了最高投票答案中缺少的信息，这对任何发现此问题的人来说都非常有价值：

对于以下每种方法，如果您需要接受任何输入，请将它们与计数连接起来。 （假设我们使用整数的声音定义而不是 0-255 等）

x.isdigit() 适用于检查 x 是否为整数。

x.replace('-','').isdigit() 适用于检查 x 是否为负数。（检查 - 在第一个位置）

x.replace('.','').isdigit() 适用于检查 x 是否为小数。

x.replace(':','').isdigit() 适用于检查 x 是否为比率。

x.replace('/','',1).isdigit() 适用于检查 x 是否为分数。

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转换为 float 并捕获 ValueError 可能是最快的方法，因为 float() 就是专门为此而设计的。任何其他需要字符串解析（正则表达式等）的东西都可能会更慢，因为它没有针对此操作进行调整。我的 0.02 美元。

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您可以使用 Unicode 字符串，它们有一种方法可以满足您的需求：

>>> s = u"345"
>>> s.isnumeric()
True

或者：

>>> s = "345"
>>> u = unicode(s)
>>> u.isnumeric()
True

http://www.tutorialspoint.com/python/string_isnumeric.htm

http://docs.python.org/2/howto/unicode.html

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因此，综上所述，检查 Nan、无穷大和复数（似乎它们是用 j 指定的，而不是 i，即 1+2j），结果是：

def is_number(s):
    try:
        n=str(float(s))
        if n == "nan" or n=="inf" or n=="-inf" : return False
    except ValueError:
        try:
            complex(s) # for complex
        except ValueError:
            return False
    return True

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我想看看哪种方法最快。总体而言，check_replace 函数给出了最好和最一致的结果。 check_exception 函数给出了最快的结果，但前提是没有引发异常 - 这意味着它的代码是最有效的，但引发异常的开销非常大。

请注意，检查是否成功转换是唯一准确的方法，例如，这适用于 check_exception，但其他两个测试函数将返回 False 以获得有效的浮点数：

huge_number = float('1e+100')

这是基准代码：

import time, re, random, string

ITERATIONS = 10000000

class Timer:    
    def __enter__(self):
        self.start = time.clock()
        return self
    def __exit__(self, *args):
        self.end = time.clock()
        self.interval = self.end - self.start

def check_regexp(x):
    return re.compile("^\d*\.?\d*$").match(x) is not None

def check_replace(x):
    return x.replace('.','',1).isdigit()

def check_exception(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

to_check = [check_regexp, check_replace, check_exception]

print('preparing data...')
good_numbers = [
    str(random.random() / random.random()) 
    for x in range(ITERATIONS)]

bad_numbers = ['.' + x for x in good_numbers]

strings = [
    ''.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(random.randint(1,10)))
    for x in range(ITERATIONS)]

print('running test...')
for func in to_check:
    with Timer() as t:
        for x in good_numbers:
            res = func(x)
    print('%s with good floats: %s' % (func.__name__, t.interval))
    with Timer() as t:
        for x in bad_numbers:
            res = func(x)
    print('%s with bad floats: %s' % (func.__name__, t.interval))
    with Timer() as t:
        for x in strings:
            res = func(x)
    print('%s with strings: %s' % (func.__name__, t.interval))

以下是在 2017 MacBook Pro 13 上使用 Python 2.7.10 的结果：

check_regexp with good floats: 12.688639
check_regexp with bad floats: 11.624862
check_regexp with strings: 11.349414
check_replace with good floats: 4.419841
check_replace with bad floats: 4.294909
check_replace with strings: 4.086358
check_exception with good floats: 3.276668
check_exception with bad floats: 13.843092
check_exception with strings: 15.786169

以下是 Python 3.6.5 在 2017 MacBook Pro 13 上的结果：

check_regexp with good floats: 13.472906000000009
check_regexp with bad floats: 12.977665000000016
check_regexp with strings: 12.417542999999995
check_replace with good floats: 6.011045999999993
check_replace with bad floats: 4.849356
check_replace with strings: 4.282754000000011
check_exception with good floats: 6.039081999999979
check_exception with bad floats: 9.322753000000006
check_exception with strings: 9.952595000000002

以下是 PyPy 2.7.13 在 2017 MacBook Pro 13 上的结果：

check_regexp with good floats: 2.693217
check_regexp with bad floats: 2.744819
check_regexp with strings: 2.532414
check_replace with good floats: 0.604367
check_replace with bad floats: 0.538169
check_replace with strings: 0.598664
check_exception with good floats: 1.944103
check_exception with bad floats: 2.449182
check_exception with strings: 2.200056

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输入可能如下：

a="50" b=50 c=50.1 d="50.1"

1-一般输入：

这个函数的输入可以是一切！

查找给定变量是否为数字。数字字符串由可选的符号、任意位数、可选的小数部分和可选的指数部分组成。因此 +0123.45e6 是一个有效的数值。不允许使用十六进制（例如 0xf4c3b00c）和二进制（例如 0b10100111001）表示法。

is_numeric 函数

import ast
import numbers              
def is_numeric(obj):
    if isinstance(obj, numbers.Number):
        return True
    elif isinstance(obj, str):
        nodes = list(ast.walk(ast.parse(obj)))[1:]
        if not isinstance(nodes[0], ast.Expr):
            return False
        if not isinstance(nodes[-1], ast.Num):
            return False
        nodes = nodes[1:-1]
        for i in range(len(nodes)):
            #if used + or - in digit :
            if i % 2 == 0:
                if not isinstance(nodes[i], ast.UnaryOp):
                    return False
            else:
                if not isinstance(nodes[i], (ast.USub, ast.UAdd)):
                    return False
        return True
    else:
        return False

测试：

>>> is_numeric("54")
True
>>> is_numeric("54.545")
True
>>> is_numeric("0x45")
True

is_float 函数

查找给定变量是否为浮点数。浮点字符串由可选符号、任意数量的数字、...

import ast

def is_float(obj):
    if isinstance(obj, float):
        return True
    if isinstance(obj, int):
        return False
    elif isinstance(obj, str):
        nodes = list(ast.walk(ast.parse(obj)))[1:]
        if not isinstance(nodes[0], ast.Expr):
            return False
        if not isinstance(nodes[-1], ast.Num):
            return False
        if not isinstance(nodes[-1].n, float):
            return False
        nodes = nodes[1:-1]
        for i in range(len(nodes)):
            if i % 2 == 0:
                if not isinstance(nodes[i], ast.UnaryOp):
                    return False
            else:
                if not isinstance(nodes[i], (ast.USub, ast.UAdd)):
                    return False
        return True
    else:
        return False

测试：

>>> is_float("5.4")
True
>>> is_float("5")
False
>>> is_float(5)
False
>>> is_float("5")
False
>>> is_float("+5.4")
True

ast 是什么？

2-如果您确信变量内容是字符串：

使用 str.isdigit() 方法

>>> a=454
>>> a.isdigit()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'int' object has no attribute 'isdigit'
>>> a="454"
>>> a.isdigit()
True

3-数字输入：

检测int值：

>>> isinstance("54", int)
False
>>> isinstance(54, int)
True
>>> 

检测浮动：

>>> isinstance("45.1", float)
False
>>> isinstance(45.1, float)
True

---

str.isnumeric()

如果字符串中的所有字符都是数字字符，并且至少有一个字符，则返回 True，否则返回 False。数字字符包括数字字符，以及所有具有 Unicode 数值属性的字符，例如 U+2155、VULGAR FRACTION ONE FIFTH。形式上，数字字符是具有属性值 Numeric_Type=Digit、Numeric_Type=Decimal 或 Numeric_Type=Numeric 的字符。

str.isdecimal()

如果字符串中的所有字符都是十进制字符并且至少有一个字符，则返回 True，否则返回 False。十进制字符是可用于形成以 10 为底的数字的字符，例如 U+0660、ARABIC-INDIC DIGIT ZERO。形式上，十进制字符是 Unicode 通用类别“Nd”中的字符。

两者都可用于 Python 3.0 中的字符串类型。

---

在浮点数的最一般情况下，人们希望处理整数和小数。我们以字符串 "1.1" 为例。

我会尝试以下方法之一：

1.> isnumeric()

word = "1.1"

"".join(word.split(".")).isnumeric()
>>> True

2.> isdigit()

word = "1.1"

"".join(word.split(".")).isdigit()
>>> True

3.> isdecimal()

word = "1.1"

"".join(word.split(".")).isdecimal()
>>> True

速度：

► 所有上述方法都具有相似的速度。

%timeit "".join(word.split(".")).isnumeric()
>>> 257 ns ± 12 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit "".join(word.split(".")).isdigit()
>>> 252 ns ± 11 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit "".join(word.split(".")).isdecimal()
>>> 244 ns ± 7.17 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

---

我需要确定一个字符串是否转换为基本类型（float、int、str、bool）。在互联网上找不到任何东西后，我创建了这个：

def str_to_type (s):
    """ Get possible cast type for a string

    Parameters
    ----------
    s : string

    Returns
    -------
    float,int,str,bool : type
        Depending on what it can be cast to

    """    
    try:                
        f = float(s)        
        if "." not in s:
            return int
        return float
    except ValueError:
        value = s.upper()
        if value == "TRUE" or value == "FALSE":
            return bool
        return type(s)

例子

str_to_type("true") # bool
str_to_type("6.0") # float
str_to_type("6") # int
str_to_type("6abc") # str
str_to_type(u"6abc") # unicode       

您可以捕获类型并使用它

s = "6.0"
type_ = str_to_type(s) # float
f = type_(s) 

---

我认为您的解决方案很好，但是有一个正确的正则表达式实现。

对于这些我认为不合理的答案，似乎确实有很多正则表达式讨厌，正则表达式可以相当干净、正确和快速。这真的取决于你想要做什么。最初的问题是如何“检查字符串是否可以表示为数字（浮点数）”（根据您的标题）。据推测，一旦您检查了数字/浮点值是否有效，您就会想使用它，在这种情况下，您的 try/except 很有意义。但是，如果出于某种原因，您只想验证字符串是否为数字，那么正则表达式也可以正常工作，但很难正确。我认为到目前为止，大多数正则表达式的答案，例如，没有正确解析没有整数部分（例如“.7”）的字符串，就python而言这是一个浮点数。在不需要小数部分的单个正则表达式中检查这有点棘手。我已经包含了两个正则表达式来显示这一点。

它确实提出了一个有趣的问题，即“数字”是什么。您是否包含在 python 中作为浮点数有效的“inf”？或者您是否包含“数字”但可能无法在 python 中表示的数字（例如大于浮点最大值的数字）。

解析数字的方式也有歧义。例如，“--20”呢？这是一个“数字”吗？这是代表“20”的合法方式吗？ Python 会让你执行 "var = --20" 并将其设置为 20（虽然这实际上是因为它把它视为一个表达式），但 float("--20") 不起作用。

无论如何，没有更多信息，这是一个正则表达式，我相信它涵盖了所有整数和浮点数，因为 python 解析它们。

# Doesn't properly handle floats missing the integer part, such as ".7"
SIMPLE_FLOAT_REGEXP = re.compile(r'^[-+]?[0-9]+\.?[0-9]+([eE][-+]?[0-9]+)?$')
# Example "-12.34E+56"      # sign (-)
                            #     integer (12)
                            #           mantissa (34)
                            #                    exponent (E+56)

# Should handle all floats
FLOAT_REGEXP = re.compile(r'^[-+]?([0-9]+|[0-9]*\.[0-9]+)([eE][-+]?[0-9]+)?$')
# Example "-12.34E+56"      # sign (-)
                            #     integer (12)
                            #           OR
                            #             int/mantissa (12.34)
                            #                            exponent (E+56)

def is_float(str):
  return True if FLOAT_REGEXP.match(str) else False

一些示例测试值：

True  <- +42
True  <- +42.42
False <- +42.42.22
True  <- +42.42e22
True  <- +42.42E-22
False <- +42.42e-22.8
True  <- .42
False <- 42nope

在@ron-reiter 的answer 中运行基准测试代码表明，这个正则表达式实际上比普通正则表达式更快，并且在处理错误值方面比异常快得多，这是有道理的。结果：

check_regexp with good floats: 18.001921
check_regexp with bad floats: 17.861423
check_regexp with strings: 17.558862
check_correct_regexp with good floats: 11.04428
check_correct_regexp with bad floats: 8.71211
check_correct_regexp with strings: 8.144161
check_replace with good floats: 6.020597
check_replace with bad floats: 5.343049
check_replace with strings: 5.091642
check_exception with good floats: 5.201605
check_exception with bad floats: 23.921864
check_exception with strings: 23.755481

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我做了一些速度测试。假设如果字符串可能是数字，则 try/except 策略是最快的。如果字符串不太可能是数字并且您对整数检查感兴趣，则值得进行一些测试（isdigit plus heading '-'）。如果您有兴趣检查浮点数，则必须使用 try/except 代码来进行转义。

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RyanN 建议

如果要为 NaN 和 Inf 返回 False，请将行更改为 x = float(s);返回 (x == x) 和 (x - 1 != x)。这应该为除 Inf 和 NaN 之外的所有浮点数返回 True

但这并不完全有效，因为对于足够大的浮点数，x-1 == x 返回 true。例如，2.0**54 - 1 == 2.0**54

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此代码处理指数、浮点数和整数，但不使用正则表达式。

return True if str1.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit() or float(str1) else False

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我正在研究一个导致我进入这个线程的问题，即如何以最直观的方式将数据集合转换为字符串和数字。在阅读了原始代码后，我意识到我需要的内容在两个方面有所不同：

1 - 如果字符串表示整数，我想要一个整数结果

- 我希望将数字或字符串结果粘贴到数据结构中

所以我修改了原始代码来产生这个衍生物：

def string_or_number(s):
    try:
        z = int(s)
        return z
    except ValueError:
        try:
            z = float(s)
            return z
        except ValueError:
            return s

---

import re
def is_number(num):
    pattern = re.compile(r'^[-+]?[-0-9]\d*\.\d*|[-+]?\.?[0-9]\d*$')
    result = pattern.match(num)
    if result:
        return True
    else:
        return False


​>>>: is_number('1')
True

>>>: is_number('111')
True

>>>: is_number('11.1')
True

>>>: is_number('-11.1')
True

>>>: is_number('inf')
False

>>>: is_number('-inf')
False

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这是我的简单方法。假设我正在循环一些字符串，如果它们是数字，我想将它们添加到数组中。

try:
    myvar.append( float(string_to_check) )
except:
    continue

如果结果是数字，则将 myvar.apppend 替换为您想要对字符串执行的任何操作。这个想法是尝试使用 float() 操作并使用返回的错误来确定字符串是否为数字。

---

我也使用了您提到的函数，但很快我注意到字符串为“Nan”、“Inf”及其变体被视为数字。所以我建议你改进你的函数版本，这将在这些类型的输入上返回 false 并且不会失败“1e3”变体：

def is_float(text):
    try:
        float(text)
        # check for nan/infinity etc.
        if text.isalpha():
            return False
        return True
    except ValueError:
        return False

---

用户辅助功能：

def if_ok(fn, string):
  try:
    return fn(string)
  except Exception as e:
    return None

然后

if_ok(int, my_str) or if_ok(float, my_str) or if_ok(complex, my_str)
is_number = lambda s: any([if_ok(fn, s) for fn in (int, float, complex)])

---

def is_float(s):
    if s is None:
        return False

    if len(s) == 0:
        return False

    digits_count = 0
    dots_count = 0
    signs_count = 0

    for c in s:
        if '0' <= c <= '9':
            digits_count += 1
        elif c == '.':
            dots_count += 1
        elif c == '-' or c == '+':
            signs_count += 1
        else:
            return False

    if digits_count == 0:
        return False

    if dots_count > 1:
        return False

    if signs_count > 1:
        return False

    return True

---