如何在Python中检查字符串是否表示数值?

def is_number(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

上述方法可行,但似乎很笨拙。


如果您正在测试的内容来自用户输入,那么即使它表示int或float,它仍然是一个字符串。请参阅如何将输入读取为数字?用于转换输入,并询问用户输入,直到他们给出有效响应以确保输入在继续之前表示int或float(或其他要求)。


当前回答

RyanN建议

若要为NaN和Inf返回False,请将行更改为x=float;返回(x==x)和(x-1!=x)。对于除Inf和NaN之外的所有浮点值,这都应返回True

但这并不完全有效,因为对于足够大的浮点数,x-1==x返回true。例如,2.0**54-1==2.0**54

其他回答

一个快速而简单的选项是检查数据类型:

def is_number(value):
    return type(value) in [int, float]

或者,如果要测试字符串的值是否为数字:

def isNumber (value):
    return True if type(value) in [int, float] else str(value).replace('.','',1).isdigit()

测验:

>>> isNumber(1)
True

>>> isNumber(1/3)
True

>>> isNumber(1.3)
True

>>> isNumber('1.3')
True

>>> isNumber('s1.3')
False

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

很抱歉,Zombie发布了一篇帖子-只是想让代码更加完整。。。

# is_number() function - Uses re = regex library
# Should handle all normal and complex numbers
# Does not accept trailing spaces. 
# Note: accepts both engineering "j" and math "i" but only the imaginary part "+bi" of a complex number a+bi
# Also accepts inf or NaN
# Thanks to the earlier responders for most the regex fu

import re

ISNUM_REGEXP = re.compile(r'^[-+]?([0-9]+|[0-9]*\.[0-9]+)([eE][-+]?[0-9]+)?[ij]?$')

def is_number(str):
#change order if you have a lot of NaN or inf to parse
    if ISNUM_REGEXP.match(str) or str == "NaN" or str == "inf": 
        return True 
    else:
        return False
# A couple test numbers
# +42.42e-42j
# -42.42E+42i

print('Is it a number?', is_number(input('Gimme any number: ')))

给我任何号码:+42.42e-42j

是数字吗?真的

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。”

在Alfe指出您不需要单独检查浮点数后更新,因为两者都是复杂的句柄:

def is_number(s):
    try:
        complex(s) # for int, long, float and complex
    except ValueError:
        return False

    return True

之前说过:在一些罕见的情况下,您可能还需要检查复数(例如1+2i),这不能用浮点数表示:

def is_number(s):
    try:
        float(s) # for int, long and float
    except ValueError:
        try:
            complex(s) # for complex
        except ValueError:
            return False

    return True