用户助手功能：

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)])

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。

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。

试试这个。

 def is_number(var):
    try:
       if var == int(var):
            return True
    except Exception:
        return False

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