我很惊讶没有人提到any和map的组合:

def contains_digit(s):
    isdigit = str.isdigit
    return any(map(isdigit,s))

在python3中，它可能是最快的(可能除了正则表达式)，因为它不包含任何循环(并且使函数别名避免在str中查找它)。

不要在python2中使用它，因为map返回一个列表，这会破坏任何短路

任何和单词都可以组合起来达到如下所示的目的。

>>> def hasDigits(s):
...     return any( 48 <= ord(char) <= 57 for char in s)
...
>>> hasDigits('as1')
True
>>> hasDigits('as')
False
>>> hasDigits('as9')
True
>>> hasDigits('as_')
False
>>> hasDigits('1as')
True
>>>

关于这个实现有几点。

any更好，因为它像C语言中的短路表达式一样工作，并且会在确定后立即返回结果，即在字符串'a1bbbbbbc'的情况下，'b'和' C '甚至不会进行比较。 Ord更好，因为它提供了更大的灵活性，比如只在“0”和“5”之间或任何其他范围内检查数字。例如，如果你要为数字的十六进制表示写一个验证器，你会希望字符串的字母只在' a '到'F'的范围内。

https://docs.python.org/2/library/re.html

你最好使用正则表达式。它要快得多。

import re

def f1(string):
    return any(i.isdigit() for i in string)


def f2(string):
    return re.search('\d', string)


# if you compile the regex string first, it's even faster
RE_D = re.compile('\d')
def f3(string):
    return RE_D.search(string)

# Output from iPython
# In [18]: %timeit  f1('assdfgag123')
# 1000000 loops, best of 3: 1.18 µs per loop

# In [19]: %timeit  f2('assdfgag123')
# 1000000 loops, best of 3: 923 ns per loop

# In [20]: %timeit  f3('assdfgag123')
# 1000000 loops, best of 3: 384 ns per loop

import string
import random
n = 10

p = ''

while (string.ascii_uppercase not in p) and (string.ascii_lowercase not in p) and (string.digits not in p):
    for _ in range(n):
        state = random.randint(0, 2)
        if state == 0:
            p = p + chr(random.randint(97, 122))
        elif state == 1:
            p = p + chr(random.randint(65, 90))
        else:
            p = p + str(random.randint(0, 9))
    break
print(p)

这段代码生成一个大小为n的序列，其中至少包含一个大写字母、小写字母和一个数字。通过使用while循环，我们保证了这个事件。

使用Python方法str.isalpha()。如果字符串中所有字符都是字母，并且至少有一个字符，则此函数返回True;否则返回False。

Python文档:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#str.isalpha

你也可以使用set.intersection 它非常快，对于小字符串来说比regex更好。

def contains_number(string):
    return True if set(string).intersection('0123456789') else False