只有Mimic C#

在C#中，有两个不同的函数处理标量值的解析：

Float.Parse（）Float.TryParse（）

float.parse（）：

def parse(string):
    try:
        return float(string)
    except Exception:
        throw TypeError

注意：如果您想知道为什么我将异常更改为TypeError，请参阅以下文档。

float.try_parse（）：

def try_parse(string, fail=None):
    try:
        return float(string)
    except Exception:
        return fail;

注意：您不希望返回布尔值“False”，因为这仍然是一个值类型。没有更好的，因为它表明失败。当然，如果您想要一些不同的东西，可以将fail参数更改为您想要的任何值。

要扩展float以包含“parse（）”和“try_parse（）”，您需要对“float”类进行monkeypatch以添加这些方法。

如果你想尊重已有的函数，代码应该是这样的：

def monkey_patch():
    if(!hasattr(float, 'parse')):
        float.parse = parse
    if(!hasattr(float, 'try_parse')):
        float.try_parse = try_parse

侧注：我个人更喜欢称之为“猴子打拳”，因为我这样做时感觉就像在滥用语言，但YMMV除外。

用法：

float.parse('giggity') // throws TypeException
float.parse('54.3') // returns the scalar value 54.3
float.tryParse('twank') // returns None
float.tryParse('32.2') // returns the scalar value 32.2

伟大的蟒蛇圣人对罗马教廷夏皮索斯说：“你能做的任何事，我都能做得更好；我能做得比你更好。”

我做了一些速度测试。让我们假设，如果字符串可能是一个数字，则try/except策略是最快的。如果字符串不可能是数字，并且您对整数检查感兴趣，则值得进行一些测试（isdigit加上标题“-”）。如果您有兴趣检查浮点数，则必须使用try/except代码而不进行转义。

您可以使用Unicode字符串，它们有一种方法可以满足您的需要：

>>> s = u"345"
>>> s.isnumeric()
True

Or:

>>> s = "345"
>>> u = unicode(s)
>>> u.isnumeric()
True

http://www.tutorialspoint.com/python/string_isnumeric.htm

http://docs.python.org/2/howto/unicode.html

这段代码处理指数、浮点数和整数，不使用正则表达式。

return True if str1.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit() or float(str1) else False

因此，将所有这些放在一起，检查Nan、无穷大和复数（看起来它们是用j指定的，而不是i，即1+2j），结果是：

def is_number(s):
    try:
        n=str(float(s))
        if n == "nan" or n=="inf" or n=="-inf" : return False
    except ValueError:
        try:
            complex(s) # for complex
        except ValueError:
            return False
    return True

我认为您的解决方案很好，但有一个正确的正则表达式实现。

对于这些答案，似乎有很多正则表达式的仇恨，我认为这是不合理的，正则表达式可以相当干净、正确和快速。这真的取决于你想做什么。最初的问题是如何“检查字符串是否可以表示为数字（浮点数）”（根据你的标题）。在检查了数值/浮点值是否有效后，您可能希望使用它，在这种情况下，try/except非常有意义。但是，如果出于某种原因，您只想验证字符串是数字，那么正则表达式也可以正常工作，但很难得到正确的结果。例如，我认为到目前为止，大多数正则表达式的答案都不能正确解析没有整数部分（如“.7”）的字符串，就python而言，整数部分是一个浮点数。在不需要小数部分的单个正则表达式中检查这一点有点困难。我包含了两个正则表达式来显示这一点。

它确实提出了一个有趣的问题，即“数字”是什么。您是否包含“inf”，它在python中作为浮点数有效？或者您是否包含“数字”但可能无法在python中表示的数字（例如大于float max的数字）。

解析数字的方式也存在歧义。例如，“--20”呢？这是一个“数字”吗？这是代表“20”的合法方式吗？Python将允许您执行“var=--20”并将其设置为20（尽管实际上这是因为它将其作为表达式处理），但float（“--20”）不起作用。

无论如何，在没有更多信息的情况下，这里有一个正则表达式，我相信它涵盖了python解析它们时的所有int和float。

# Doesn't properly handle floats missing the integer part, such as ".7"
SIMPLE_FLOAT_REGEXP = re.compile(r'^[-+]?[0-9]+\.?[0-9]+([eE][-+]?[0-9]+)?$')
# Example "-12.34E+56"      # sign (-)
                            #     integer (12)
                            #           mantissa (34)
                            #                    exponent (E+56)

# Should handle all floats
FLOAT_REGEXP = re.compile(r'^[-+]?([0-9]+|[0-9]*\.[0-9]+)([eE][-+]?[0-9]+)?$')
# Example "-12.34E+56"      # sign (-)
                            #     integer (12)
                            #           OR
                            #             int/mantissa (12.34)
                            #                            exponent (E+56)

def is_float(str):
  return True if FLOAT_REGEXP.match(str) else False

一些示例测试值：

True  <- +42
True  <- +42.42
False <- +42.42.22
True  <- +42.42e22
True  <- +42.42E-22
False <- +42.42e-22.8
True  <- .42
False <- 42nope

在@ron reiter的回答中运行基准测试代码表明，这个正则表达式实际上比普通正则表达式快，并且在处理错误值方面比异常快得多，这是有道理的。结果：

check_regexp with good floats: 18.001921
check_regexp with bad floats: 17.861423
check_regexp with strings: 17.558862
check_correct_regexp with good floats: 11.04428
check_correct_regexp with bad floats: 8.71211
check_correct_regexp with strings: 8.144161
check_replace with good floats: 6.020597
check_replace with bad floats: 5.343049
check_replace with strings: 5.091642
check_exception with good floats: 5.201605
check_exception with bad floats: 23.921864
check_exception with strings: 23.755481