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.')