试试这个。

 def is_number(var):
    try:
       if var == int(var):
            return True
    except Exception:
        return False

您可能需要考虑一个例外：字符串“NaN”

如果您希望is_number为“NaN”返回FALSE，则此代码将无法工作，因为Python将其转换为非数字的数字表示（请讨论身份问题）：

>>> float('NaN')
nan

否则，我应该感谢您现在广泛使用的这段代码

G.

我需要确定字符串是否转换为基本类型（float、int、str、bool）。在互联网上找不到任何东西后，我创建了这个：

def str_to_type (s):
    """ Get possible cast type for a string

    Parameters
    ----------
    s : string

    Returns
    -------
    float,int,str,bool : type
        Depending on what it can be cast to

    """    
    try:                
        f = float(s)        
        if "." not in s:
            return int
        return float
    except ValueError:
        value = s.upper()
        if value == "TRUE" or value == "FALSE":
            return bool
        return type(s)

实例

str_to_type("true") # bool
str_to_type("6.0") # float
str_to_type("6") # int
str_to_type("6abc") # str
str_to_type(u"6abc") # unicode       

您可以捕获类型并使用它

s = "6.0"
type_ = str_to_type(s) # float
f = type_(s) 

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

我想看看哪种方法最快。总的来说，check_replace函数给出了最佳和最一致的结果。check_exception函数给出了最快的结果，但前提是没有触发异常——这意味着它的代码是最有效的，但抛出异常的开销非常大。

请注意，检查成功的强制转换是唯一准确的方法，例如，这与check_exception一起工作，但其他两个测试函数将为有效的float返回False：

huge_number = float('1e+100')

以下是基准代码：

import time, re, random, string

ITERATIONS = 10000000

class Timer:    
    def __enter__(self):
        self.start = time.clock()
        return self
    def __exit__(self, *args):
        self.end = time.clock()
        self.interval = self.end - self.start

def check_regexp(x):
    return re.compile("^\d*\.?\d*$").match(x) is not None

def check_replace(x):
    return x.replace('.','',1).isdigit()

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

to_check = [check_regexp, check_replace, check_exception]

print('preparing data...')
good_numbers = [
    str(random.random() / random.random()) 
    for x in range(ITERATIONS)]

bad_numbers = ['.' + x for x in good_numbers]

strings = [
    ''.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(random.randint(1,10)))
    for x in range(ITERATIONS)]

print('running test...')
for func in to_check:
    with Timer() as t:
        for x in good_numbers:
            res = func(x)
    print('%s with good floats: %s' % (func.__name__, t.interval))
    with Timer() as t:
        for x in bad_numbers:
            res = func(x)
    print('%s with bad floats: %s' % (func.__name__, t.interval))
    with Timer() as t:
        for x in strings:
            res = func(x)
    print('%s with strings: %s' % (func.__name__, t.interval))

以下是2017年MacBook Pro 13上Python 2.7.10的结果：

check_regexp with good floats: 12.688639
check_regexp with bad floats: 11.624862
check_regexp with strings: 11.349414
check_replace with good floats: 4.419841
check_replace with bad floats: 4.294909
check_replace with strings: 4.086358
check_exception with good floats: 3.276668
check_exception with bad floats: 13.843092
check_exception with strings: 15.786169

以下是2017年MacBook Pro 13上Python 3.6.5的结果：

check_regexp with good floats: 13.472906000000009
check_regexp with bad floats: 12.977665000000016
check_regexp with strings: 12.417542999999995
check_replace with good floats: 6.011045999999993
check_replace with bad floats: 4.849356
check_replace with strings: 4.282754000000011
check_exception with good floats: 6.039081999999979
check_exception with bad floats: 9.322753000000006
check_exception with strings: 9.952595000000002

以下是2017年MacBook Pro 13上PyPy 2.7.13的结果：

check_regexp with good floats: 2.693217
check_regexp with bad floats: 2.744819
check_regexp with strings: 2.532414
check_replace with good floats: 0.604367
check_replace with bad floats: 0.538169
check_replace with strings: 0.598664
check_exception with good floats: 1.944103
check_exception with bad floats: 2.449182
check_exception with strings: 2.200056