如何在Python中检查字符串是否表示数值？
def is_number(s):
try:
float(s)
return True
except ValueError:
return False
上述方法可行，但似乎很笨拙。
如果您正在测试的内容来自用户输入，那么即使它表示int或float，它仍然是一个字符串。请参阅如何将输入读取为数字？用于转换输入，并询问用户输入，直到他们给出有效响应以确保输入在继续之前表示int或float（或其他要求）。
当前回答
RyanN建议
若要为NaN和Inf返回False，请将行更改为x=float；返回（x==x）和（x-1！=x）。对于除Inf和NaN之外的所有浮点值，这都应返回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
其他回答
试试这个。
def is_number(var):
try:
if var == int(var):
return True
except Exception:
return False
只有Mimic C#
在C#中，有两个不同的函数处理标量值的解析：
Float.Parse（）Float.TryParse（）
float.parse（）：
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，请参阅以下文档。
float.try_parse（）：
def try_parse(string, fail=None):
try:
return float(string)
except Exception:
return fail;
注意：您不希望返回布尔值“False”，因为这仍然是一个值类型。没有更好的，因为它表明失败。当然，如果您想要一些不同的东西，可以将fail参数更改为您想要的任何值。
要扩展float以包含“parse（）”和“try_parse（）”，您需要对“float”类进行monkeypatch以添加这些方法。
如果你想尊重已有的函数，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
侧注：我个人更喜欢称之为“猴子打拳”，因为我这样做时感觉就像在滥用语言，但YMMV除外。
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
伟大的蟒蛇圣人对罗马教廷夏皮索斯说：“你能做的任何事，我都能做得更好；我能做得比你更好。”
该答案提供了一步一步的指导，具有查找字符串的示例：
正整数正/负-整数/浮点如何在检查数字时丢弃“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.idigit（）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
检查字符串是否为正/负-整数/浮点
如果字符串是负数或浮点数，str.isdigit（）返回False。例如：
# returns `False` for float
>>> '123.3'.isdigit()
False
# returns `False` for negative number
>>> '-123'.isdigit()
False
如果您还想检查负整数和浮点数，那么您可以编写一个自定义函数来检查它，如下所示：
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
检查数字时放弃“NaN”（非数字）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”，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它，那么您可以通过使用==将其与自身进行比较来检查它。当nan float与自身比较时，Python返回False。例如：
# `nan_num` variable is taken from above example
>>> nan_num == nan_num
False
因此，上述函数is_number可以更新为“NaN”返回False，如下所示：
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：根据号码类型，每次检查的每次操作都会产生额外的开销。选择符合您需求的is_number函数版本。
我也使用了您提到的函数，但很快我注意到字符串“Nan”、“Inf”及其变体被视为数字。因此，我建议您改进函数的版本，该版本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
这篇文章已经有了很好的答案。我想给出一个稍微不同的观点。
我们可以对字母表进行否定搜索，而不是搜索数字、数字或浮点数。即，我们可以要求程序查看它是否不是字母表。
## Check whether it is not alpha rather than checking if it is digit
print(not "-1.2345".isalpha())
print(not "-1.2345e-10".isalpha())
如果你确定你的字符串是一个格式良好的数字（下面的条件1和条件2），它会很好地工作。但是，如果字符串错误地不是一个格式良好的数字，那么它将失败。在这种情况下，即使字符串不是有效的数字，它也会返回数字匹配。为了解决这种情况，必须有许多基于规则的方法。然而，此时此刻，我想起了正则表达式。以下是三个案例。请注意，正则表达式可以更好，因为我不是正则表达式专家。下面有两个列表：一个用于有效数字，一个用于无效数字。必须拾取有效数字，而不能拾取无效数字。
==条件1：确保字符串为有效数字，但未选择“inf”==
Valid_Numbers = ["1","-1","+1","0.0",".1","1.2345","-1.2345","+1.2345","1.2345e10","1.2345e-10","-1.2345e10","-1.2345E10","-inf"]
Invalid_Numbers = ["1.1.1","++1","--1","-1-1","1.23e10e5","--inf"]
################################ Condition 1: Valid number excludes 'inf' ####################################
Case_1_Positive_Result = list(map(lambda x: not x.isalpha(),Valid_Numbers))
print("The below must all be True")
print(Case_1_Positive_Result)
## This check assumes a valid number. So it fails for the negative cases and wrongly detects string as number
Case_1_Negative_Result = list(map(lambda x: not x.isalpha(),Invalid_Numbers))
print("The below must all be False")
print(Case_1_Negative_Result)
The below must all be True
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
The below must all be False
[True, True, True, True, True, True]
==条件2：确保字符串为有效数字，并选择“inf”==
################################ Condition 2: Valid number includes 'inf' ###################################
Case_2_Positive_Result = list(map(lambda x: x=="inf" or not x.isalpha(),Valid_Numbers+["inf"]))
print("The below must all be True")
print(Case_2_Positive_Result)
## This check assumes a valid number. So it fails for the negative cases and wrongly detects string as number
Case_2_Negative_Result = list(map(lambda x: x=="inf" or not x.isalpha(),Invalid_Numbers+["++inf"]))
print("The below must all be False")
print(Case_2_Negative_Result)
The below must all be True
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
The below must all be False
[True, True, True, True, True, True, True]
==条件3：字符串不保证是有效数字==
import re
CompiledPattern = re.compile(r"([+-]?(inf){1}$)|([+-]?[0-9]*\.?[0-9]*$)|([+-]?[0-9]*\.?[0-9]*[eE]{1}[+-]?[0-9]*$)")
Case_3_Positive_Result = list(map(lambda x: True if CompiledPattern.match(x) else False,Valid_Numbers+["inf"]))
print("The below must all be True")
print(Case_3_Positive_Result)
## This check assumes a valid number. So it fails for the negative cases and wrongly detects string as number
Case_3_Negative_Result = list(map(lambda x: True if CompiledPattern.match(x) else False,Invalid_Numbers+["++inf"]))
print("The below must all be False")
print(Case_3_Negative_Result)
The below must all be True
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
The below must all be False
[False, False, False, False, False, False, False]
