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

对于int,请使用以下命令:

>>> "1221323".isdigit()
True

但对于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

对于负数,只需添加lstrip():

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

现在我们有了一个通用的方法:

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

其他回答

这不仅丑陋而且缓慢

我对这两个都有异议。

正则表达式或其他字符串解析方法会更丑陋、更慢。

我不确定有什么比上面提到的更快。它调用函数并返回。Try/Catch不会带来太多的开销,因为最常见的异常是在不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,如果该数字有效状态代码(例如,通过errno)或异常,表明无法解析任何有效数字。

C(作为一个例子)通过多种方式解决了这个问题。Python将其清晰明确地展示出来。

我认为你这样做的代码是完美的。

通过返回比True和False更有用的值,可以以有用的方式概括异常技术。例如,此函数将引号放在字符串周围,但不使用数字。这正是我需要的快速而肮脏的过滤器来为R定义一些变量。

import sys

def fix_quotes(s):
    try:
        float(s)
        return s
    except ValueError:
        return '"{0}"'.format(s)

for line in sys.stdin:
    input = line.split()
    print input[0], '<- c(', ','.join(fix_quotes(c) for c in input[1:]), ')'

对于int,请使用以下命令:

>>> "1221323".isdigit()
True

但对于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

对于负数,只需添加lstrip():

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

现在我们有了一个通用的方法:

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

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

这不仅是丑陋和缓慢的,而且显得笨拙。

这可能需要一些时间来适应,但这是一种蟒蛇式的方式。正如已经指出的那样,替代方案更糟糕。但这样做还有一个好处:多态性。

duck类型背后的核心思想是“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,这样您就可以更改确定某个对象是否可以转换为float的方式,该怎么办?或者如果你决定完全测试其他对象呢?您可以在不必更改上述代码的情况下执行这些操作。

其他语言通过使用接口来解决这些问题。我将保存对哪个解决方案更适合另一个线程的分析。不过,重点是python显然是在公式中的鸭子类型方面,如果你打算用python进行大量编程,你可能必须习惯这样的语法(但这并不意味着你当然要喜欢它)。

还有一点您可能需要考虑: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)。见鬼,语言本身甚至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。