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
试试这个。
def is_number(var):
try:
if var == int(var):
return True
except Exception:
return False
其他回答
str.inumeric（）
如果字符串中的所有字符都是数字字符，则返回True，并且至少有一个字符，否则为False。数字字符包括数字字符Unicode数值属性，例如U+2155，VULGAR FRACTION ONE第五。形式上，数字字符是具有属性值的字符Numeric_Type=数字，Numeric_Type=十进制或Numeric_Type=数字。
str.isdecimal（）
如果字符串中的所有字符都是十进制字符，并且至少有一个字符，否则为False。十进制字符是可用于在基数10中形成数字的那些，阿拉伯数字零。形式上，十进制字符是一个字符在Unicode通用类别“Nd”中。
两者都适用于Python 3.0中的字符串类型。
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。”
这篇文章已经有了很好的答案。我想给出一个稍微不同的观点。
我们可以对字母表进行否定搜索，而不是搜索数字、数字或浮点数。即，我们可以要求程序查看它是否不是字母表。
## Check whether it is not alpha rather than checking if it is digit
print(not "-1.2345".isalpha())
print(not "-1.2345e-10".isalpha())
如果你确定你的字符串是一个格式良好的数字（下面的条件1和条件2），它会很好地工作。但是，如果字符串错误地不是一个格式良好的数字，那么它将失败。在这种情况下，即使字符串不是有效的数字，它也会返回数字匹配。为了解决这种情况，必须有许多基于规则的方法。然而，此时此刻，我想起了正则表达式。以下是三个案例。请注意，正则表达式可以更好，因为我不是正则表达式专家。下面有两个列表：一个用于有效数字，一个用于无效数字。必须拾取有效数字，而不能拾取无效数字。
==条件1：确保字符串为有效数字，但未选择“inf”==
Valid_Numbers = ["1","-1","+1","0.0",".1","1.2345","-1.2345","+1.2345","1.2345e10","1.2345e-10","-1.2345e10","-1.2345E10","-inf"]
Invalid_Numbers = ["1.1.1","++1","--1","-1-1","1.23e10e5","--inf"]
################################ Condition 1: Valid number excludes 'inf' ####################################
Case_1_Positive_Result = list(map(lambda x: not x.isalpha(),Valid_Numbers))
print("The below must all be True")
print(Case_1_Positive_Result)
## This check assumes a valid number. So it fails for the negative cases and wrongly detects string as number
Case_1_Negative_Result = list(map(lambda x: not x.isalpha(),Invalid_Numbers))
print("The below must all be False")
print(Case_1_Negative_Result)
The below must all be True
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
The below must all be False
[True, True, True, True, True, True]
==条件2：确保字符串为有效数字，并选择“inf”==
################################ Condition 2: Valid number includes 'inf' ###################################
Case_2_Positive_Result = list(map(lambda x: x=="inf" or not x.isalpha(),Valid_Numbers+["inf"]))
print("The below must all be True")
print(Case_2_Positive_Result)
## This check assumes a valid number. So it fails for the negative cases and wrongly detects string as number
Case_2_Negative_Result = list(map(lambda x: x=="inf" or not x.isalpha(),Invalid_Numbers+["++inf"]))
print("The below must all be False")
print(Case_2_Negative_Result)
The below must all be True
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
The below must all be False
[True, True, True, True, True, True, True]
==条件3：字符串不保证是有效数字==
import re
CompiledPattern = re.compile(r"([+-]?(inf){1}$)|([+-]?[0-9]*\.?[0-9]*$)|([+-]?[0-9]*\.?[0-9]*[eE]{1}[+-]?[0-9]*$)")
Case_3_Positive_Result = list(map(lambda x: True if CompiledPattern.match(x) else False,Valid_Numbers+["inf"]))
print("The below must all be True")
print(Case_3_Positive_Result)
## This check assumes a valid number. So it fails for the negative cases and wrongly detects string as number
Case_3_Negative_Result = list(map(lambda x: True if CompiledPattern.match(x) else False,Invalid_Numbers+["++inf"]))
print("The below must all be False")
print(Case_3_Negative_Result)
The below must all be True
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
The below must all be False
[False, False, False, False, False, False, False]
我知道这是一个特别古老的问题，但我想补充一个答案，我相信这个答案涵盖了投票最高的答案中缺少的信息，对任何发现这一点的人来说都非常有价值：
对于以下每个方法，如果需要接受任何输入，请将它们与计数连接。（假设我们使用的是整数的语音定义，而不是0-255等）
x.isdigit（）用于检查x是否为整数。
x.replace（'-'，''）.idigit（）用于检查x是否为负值。（值机柜台第一位）
x.replace（'.'，''）.idigit（）用于检查x是否为小数。
x.replace（“：”，“”）.idigit（）用于检查x是否为比率。
x.replace（'/'，''，1）.idigit（）用于检查x是否为分数。
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。
