测试你的变量是否是一个数字的实例。数量:

>>> import numbers
>>> import decimal
>>> [isinstance(x, numbers.Number) for x in (0, 0.0, 0j, decimal.Decimal(0))]
[True, True, True, True]

这将使用ABC，并将适用于所有内置的类似数字的类，也适用于所有第三方类(如果它们称职的话)(注册为数字ABC的子类)。

然而，在许多情况下，你不需要担心手动检查类型——Python是鸭类型的，混合一些兼容的类型通常是可行的，但当某些操作没有意义时(4 - "1")，它会抛出一个错误消息，所以手动检查这种情况很少真正需要。这只是额外的奖励。您可以在完成一个模块时添加它，以避免用实现细节打扰其他人。

这从Python 2.6开始。在较旧的版本中，您几乎仅限于检查一些硬编码的类型。

使用numbers模块中的Number来测试isinstance(n, Number)(从2.6开始可用)。

isinstance(n, numbers.Number)

下面是各种各样的数字和一个非数字:

>>> from numbers import Number
... from decimal import Decimal
... from fractions import Fraction
... for n in [2, 2.0, Decimal('2.0'), complex(2,0), Fraction(2,1), '2']:
...     print '%15s %s' % (n.__repr__(), isinstance(n, Number))
              2 True
            2.0 True
 Decimal('2.0') True
         (2+0j) True
 Fraction(2, 1) True
            '2' False

当然，这与duck typing相反。如果你更关心的是一个对象是如何工作的，而不是它是什么，就像你有一个数字一样执行你的操作，并使用异常来告诉你其他情况。

这并不是python的工作原理。就像使用数字一样使用它，如果有人传递给你不是数字的东西，那就失败了。传递正确的类型是程序员的责任。

Python 3:

isinstance(x, (int, float, complex)) and not isinstance(x, bool)

Python 2:

isinstance(x, (int, long, float, complex)) and not isinstance(x, bool)

注意，这个答案对于Numpy对象是不正确的。

测试你的变量是否是一个数字的实例。数量:

>>> import numbers
>>> import decimal
>>> [isinstance(x, numbers.Number) for x in (0, 0.0, 0j, decimal.Decimal(0))]
[True, True, True, True]

这将使用ABC，并将适用于所有内置的类似数字的类，也适用于所有第三方类(如果它们称职的话)(注册为数字ABC的子类)。

然而，在许多情况下，你不需要担心手动检查类型——Python是鸭类型的，混合一些兼容的类型通常是可行的，但当某些操作没有意义时(4 - "1")，它会抛出一个错误消息，所以手动检查这种情况很少真正需要。这只是额外的奖励。您可以在完成一个模块时添加它，以避免用实现细节打扰其他人。

这从Python 2.6开始。在较旧的版本中，您几乎仅限于检查一些硬编码的类型。

当然，你可以使用isinstance，但请注意，这不是Python的工作方式。Python是一种鸭子类型的语言。不应该显式地检查类型。如果传递了不正确的类型，将引发TypeError。

假设它是一个整型。别费心去查了。