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:]), ')'

强制转换为float并捕获ValueError可能是最快的方法，因为float（）专门用于此。任何其他需要字符串解析（正则表达式等）的操作都可能会比较慢，因为它没有针对该操作进行调整。我的0.02美元。

因此，将所有这些放在一起，检查Nan、无穷大和复数（看起来它们是用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

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。

我做了一些速度测试。让我们假设，如果字符串可能是一个数字，则try/except策略是最快的。如果字符串不可能是数字，并且您对整数检查感兴趣，则值得进行一些测试（isdigit加上标题“-”）。如果您有兴趣检查浮点数，则必须使用try/except代码而不进行转义。

TL；DR最佳解决方案是s.replace（'.'，''，1）.isdigit（）

我做了一些比较不同方法的基准测试

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False
       
import re    
def is_number_regex(s):
    """ Returns True if 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 if string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

如果字符串不是数字，则except块非常慢。但更重要的是，try-except方法是正确处理科学符号的唯一方法。

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__)

以下项不支持浮点符号“.1234”：

is_number_regex编号科学1='1.000000e+50'科学2=“1e50”print（'不支持科学符号“1.0000000e+50”：'）对于函数中的f：如果不是f（科学1）：打印（'\t-'，f.name）print（'不支持科学符号“1e50”：'）对于函数中的f：如果不是f（科学2）：打印（'\t-'，f.name）

以下各项不支持科学符号“1.0000000e+50”：

is_number_regex编号is_number_repl_isdigit编号以下各项不支持科学符号“1e50”：is_number_regex编号is_number_repl_isdigit编号

编辑：基准结果

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

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


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