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

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

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.

用户助手功能：

def if_ok(fn, string):
  try:
    return fn(string)
  except Exception as e:
    return None

然后

if_ok(int, my_str) or if_ok(float, my_str) or if_ok(complex, my_str)
is_number = lambda s: any([if_ok(fn, s) for fn in (int, float, complex)])

这不仅丑陋而且缓慢

我对这两个都有异议。

正则表达式或其他字符串解析方法会更丑陋、更慢。

我不确定有什么比上面提到的更快。它调用函数并返回。Try/Catch不会带来太多的开销，因为最常见的异常是在不大量搜索堆栈帧的情况下捕获的。

问题是任何数值转换函数都有两种结果

一个数字，如果该数字有效状态代码（例如，通过errno）或异常，表明无法解析任何有效数字。

C（作为一个例子）通过多种方式解决了这个问题。Python将其清晰明确地展示出来。

我认为你这样做的代码是完美的。

仅对于非负（无符号）整数，请使用isdigit（）：

>>> a = "03523"
>>> a.isdigit()
True
>>> b = "963spam"
>>> b.isdigit()
False

isdigit（）文档：Python2，Python3

对于Python 2 Unicode字符串：isnumeric（）。