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。

当这样一个基本的，有效的，我认为是平凡的问题被提出时，看到如此激烈的讨论真是令人震惊。

有些人指出，针对int(和long)的类型检查可能会在遇到大十进制数的情况下出错。完全正确。

有些人指出，你应该“只做x + 1，看看是否会失败”。好吧，一方面，这也适用于浮点数，另一方面，很容易构造一个肯定不是很数字的类，但以某种方式定义了+运算符。

我不同意许多大力宣称你不应该检查类型的帖子。好吧，GvR曾经说过这样的话，在纯理论中，这可能是对的，但在实践中，isinstance通常是有用的(那是一段时间前，没有链接;你可以在类似这篇文章中阅读GvR对相关问题的看法)。

有趣的是，很多人似乎认为OP的意图是检查给定x的类型是否为数值整数类型——我所理解的是我通常在使用OP的话时的意思:x是否代表整数。这是非常重要的:比如问别人他们想选多少个项目，你可能想检查你得到的是一个非负整数。这样的用例比比皆是。

在我看来，重要的是要看到(1)类型检查只是程序正确性的一种度量，而且通常是相当粗略的，因为(2)通常是有边界的值有意义，而越界的值毫无意义。有时，只有一些间歇值是有意义的——比如考虑所有的数字，在给定的情况下，只有那些实数(非复数)、整数是可能的。

有趣的是，似乎没有人提到检查x == math。楼层(x)。如果这应该给出一些大的十进制类的错误，那么也许是时候重新思考OOP范式了。还有PEP 357考虑了如何使用不那么明显是整数但肯定是整数的值作为列表索引。我不确定我是否喜欢这个解决方案。

我可以检查数字是否是整数，包括像7.0这样的数字

def is_int(x):
    if x - round(x) == 0 :
        return True
    else:
        return False

到目前为止，所有提出的答案似乎都忽略了一个事实，即双精度浮点数(python中的浮点数实际上是双精度浮点数)也可以是整数(如果小数点后没有任何数字)。我使用内置的is_integer()方法对double进行检查。

示例(在for循环中每x次执行一次操作):

for index in range(y): 
    # do something
    if (index/x.).is_integer():
        # do something special

编辑:

在调用此方法之前，始终可以将其转换为浮点数。有三种可能性:

>>> float(5).is_integer()
True
>>> float(5.1).is_integer()
False
>>> float(5.0).is_integer()
True

否则，你可以先检查它是否像Agostino说的那样是int型:

def is_int(val):
    if type(val) == int:
        return True
    else:
        if val.is_integer():
            return True
        else:
            return False

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。

考虑x = n**(1.0/m)的情况，其中n=10**5, m=5。 在Python中，x将为10.000000000000002，由于浮点算术运算，它不是整数。

所以我要检查一下

if str(float(x)).endswith('.0'): print "It's an integer."

我用下面的代码进行了测试:

for a in range(2,100):
    for b in range(2,100):
        x = (a**b)**(1.0/b)
        print a,b, x, str(float(x)).endswith('.0')

它对所有a和b输出True。