我发现的大多数问题都偏向于这样一个事实,即他们在数字中寻找字母,而我在我想要的无数字符串中寻找数字。 我需要输入一个字符串并检查它是否包含任何数字,以及它是否拒绝它。
函数isdigit()仅当所有字符都是数字时才返回True。我只是想看看用户是否输入了一个数字,比如“我有一只狗”之类的句子。
什么好主意吗?
我发现的大多数问题都偏向于这样一个事实,即他们在数字中寻找字母,而我在我想要的无数字符串中寻找数字。 我需要输入一个字符串并检查它是否包含任何数字,以及它是否拒绝它。
函数isdigit()仅当所有字符都是数字时才返回True。我只是想看看用户是否输入了一个数字,比如“我有一只狗”之类的句子。
什么好主意吗?
当前回答
可以对String中的每个字符应用isdigit()函数。或者你可以使用正则表达式。
我还发现我如何在Python中找到一个字符串中的数字?用非常合适的方式返回数字。下面的答案来自于那个问题的答案。
number = re.search(r'\d+', yourString).group()
另外:
number = filter(str.isdigit, yourString)
有关更多信息,请查看regex文档:http://docs.python.org/2/library/re.html
编辑:这返回实际的数字,而不是布尔值,所以上面的答案更适合你的情况
第一个方法将返回第一个数字和随后的连续数字。因此,1.56将返回为1。10,000将返回为10。0207-100-1000将作为0207返回。
第二种方法行不通。
要提取所有数字,点和逗号,并且不丢失非连续的数字,使用:
re.sub('[^\d.,]' , '', yourString)
其他回答
alp_num = [x for x in string.split() if x.isalnum() and re.search(r'\d',x) and
re.search(r'[a-z]',x)]
print(alp_num)
这将返回所有包含字母和数字的字符串。Isalpha()返回全数字或全字符的字符串。
https://docs.python.org/2/library/re.html
你最好使用正则表达式。它要快得多。
import re
def f1(string):
return any(i.isdigit() for i in string)
def f2(string):
return re.search('\d', string)
# if you compile the regex string first, it's even faster
RE_D = re.compile('\d')
def f3(string):
return RE_D.search(string)
# Output from iPython
# In [18]: %timeit f1('assdfgag123')
# 1000000 loops, best of 3: 1.18 µs per loop
# In [19]: %timeit f2('assdfgag123')
# 1000000 loops, best of 3: 923 ns per loop
# In [20]: %timeit f3('assdfgag123')
# 1000000 loops, best of 3: 384 ns per loop
这个怎么样?
import string
def containsNumber(line):
res = False
try:
for val in line.split():
if (float(val.strip(string.punctuation))):
res = True
break
except ValueError:
pass
return res
containsNumber('234.12 a22') # returns True
containsNumber('234.12L a22') # returns False
containsNumber('234.12, a22') # returns True
你可以使用range和count来检查一个数字在字符串中出现了多少次:
def count_digit(a):
sum = 0
for i in range(10):
sum += a.count(str(i))
return sum
ans = count_digit("apple3rh5")
print(ans)
#This print 2
您可以使用NLTK方法。
这将在文本中找到'1'和'One':
import nltk
def existence_of_numeric_data(text):
text=nltk.word_tokenize(text)
pos = nltk.pos_tag(text)
count = 0
for i in range(len(pos)):
word , pos_tag = pos[i]
if pos_tag == 'CD':
return True
return False
existence_of_numeric_data('We are going out. Just five you and me.')