这里有一个简单的例子，你可以确定一个整数

def is_int(x):
    print round(x),
    if x == round(x):
        print 'True',
    else:
        print 'False'

is_int(7.0)   # True
is_int(7.5)   # False
is_int(-1)    # True    

如果变量像字符串一样输入(例如。“2010”):

if variable and variable.isdigit():
    return variable #or whatever you want to do with it. 
else: 
    return "Error" #or whatever you want to do with it.

在使用这个之前，我用try/except和检查(int(变量))解决了它，但它是较长的代码。我想知道在资源的使用和速度上是否有什么不同。

在numpy检查的存在，如..

isinstance(var, numbers.Integral)

. .(慢)或..

isinstance(var, (int, long, np.integer))

. .为了匹配所有类型变量，比如np.int8, np.int8。uint16,……

(PY3中Drop long)

从任何地方识别任何整数类对象都是一场棘手的猜谜游戏。检查

var & 0 == 0 

因为真理和非例外可能是一个很好的赌注。类似地，专门检查有符号整数类型:

var ^ -1 ==  -var - 1

如果你真的需要检查，那么最好使用抽象基类而不是具体类。对于一个整数，这意味着:

>>> import numbers
>>> isinstance(3, numbers.Integral)
True

这并没有将检查限制为仅int或仅int和long，而是还允许其他用户定义的行为为整数的类型工作。

为什么不试试这样的方法呢:

if x%1 == 0: 

你可以做到的。

if type(x) is int: