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

对于我非常简单和常见的用例:这个用键盘书写的字符串是数字吗?

我通读了大部分答案,最后得到了:

def isNumeric(string):
    result = True
    try:
        x = float(string)
       result = (x == x) and (x - 1 != x)
    except ValueError:
        result = False
    return result

对于(+/-)NaN和(+-)inf,它将返回False。

你可以在这里查看:https://trinket.io/python/ce32c0e54e

其他回答

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

对于int,请使用以下命令:

>>> "1221323".isdigit()
True

但对于float,我们需要一些技巧;-)。每个浮点数都有一个点。。。

>>> "12.34".isdigit()
False
>>> "12.34".replace('.','',1).isdigit()
True
>>> "12.3.4".replace('.','',1).isdigit()
False

对于负数,只需添加lstrip():

>>> '-12'.lstrip('-')
'12'

现在我们有了一个通用的方法:

>>> '-12.34'.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit()
True
>>> '.-234'.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit()
False

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]

对于我非常简单和常见的用例:这个用键盘书写的字符串是数字吗?

我通读了大部分答案,最后得到了:

def isNumeric(string):
    result = True
    try:
        x = float(string)
       result = (x == x) and (x - 1 != x)
    except ValueError:
        result = False
    return result

对于(+/-)NaN和(+-)inf,它将返回False。

你可以在这里查看:https://trinket.io/python/ce32c0e54e

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