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

我也有类似的问题。我想将字符串列表转换为浮点数，而不是定义isNumber函数，这在高级术语中是：

[ float(s) for s in list if isFloat(s)]

在给定的情况下，我们不能真正将float与isFloat函数分开：这两个结果应该由同一个函数返回。此外，如果float失败，整个过程将失败，而不仅仅是忽略错误元素。此外，“0”是一个有效的数字，应包含在列表中。当过滤掉坏元素时，一定不要排除0。

因此，必须以某种方式修改上述理解：

如果列表中的任何元素都无法转换，请忽略它并不要引发异常避免为每个元素多次调用float（一个用于转换，另一个用于测试）如果转换后的值为0，则它仍应出现在最终列表中

我提出了一个以C#的可空数值类型为灵感的解决方案。这些类型在内部由一个结构表示，该结构具有数值，并添加一个布尔值，指示该值是否有效：

def tryParseFloat(s):
    try:
        return(float(s), True)
    except:
        return(None, False)

tupleList = [tryParseFloat(x) for x in list]
floats = [v for v,b in tupleList if b]

强制转换为float并捕获ValueError可能是最快的方法，因为float（）专门用于此。任何其他需要字符串解析（正则表达式等）的操作都可能会比较慢，因为它没有针对该操作进行调整。我的0.02美元。

这不仅是丑陋和缓慢的，而且显得笨拙。

这可能需要一些时间来适应，但这是一种蟒蛇式的方式。正如已经指出的那样，替代方案更糟糕。但这样做还有一个好处：多态性。

duck类型背后的核心思想是“如果它像鸭子一样走路和说话，那么它就是鸭子。”如果您决定需要对字符串进行子类化，这样您就可以更改确定某个对象是否可以转换为float的方式，该怎么办？或者如果你决定完全测试其他对象呢？您可以在不必更改上述代码的情况下执行这些操作。

其他语言通过使用接口来解决这些问题。我将保存对哪个解决方案更适合另一个线程的分析。不过，重点是python显然是在公式中的鸭子类型方面，如果你打算用python进行大量编程，你可能必须习惯这样的语法（但这并不意味着你当然要喜欢它）。

还有一点您可能需要考虑：与许多其他语言相比，Python在抛出和捕获异常方面非常快（例如，比.Net快30倍）。见鬼，语言本身甚至抛出异常来传达非异常的正常程序条件（每次使用for循环时）。因此，在您注意到一个重大问题之前，我不会太担心这段代码的性能方面。

TL；DR最佳解决方案是s.replace（'.'，''，1）.isdigit（）

我做了一些比较不同方法的基准测试

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False
       
import re    
def is_number_regex(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    if re.match("^\d+?\.\d+?$", s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


def is_number_repl_isdigit(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

如果字符串不是数字，则except块非常慢。但更重要的是，try-except方法是正确处理科学符号的唯一方法。

funcs = [
          is_number_tryexcept, 
          is_number_regex,
          is_number_repl_isdigit
          ]

a_float = '.1234'

print('Float notation ".1234" is not supported by:')
for f in funcs:
    if not f(a_float):
        print('\t -', f.__name__)

以下项不支持浮点符号“.1234”：

is_number_regex编号科学1='1.000000e+50'科学2=“1e50”print（'不支持科学符号“1.0000000e+50”：'）对于函数中的f：如果不是f（科学1）：打印（'\t-'，f.name）print（'不支持科学符号“1e50”：'）对于函数中的f：如果不是f（科学2）：打印（'\t-'，f.name）

以下各项不支持科学符号“1.0000000e+50”：

is_number_regex编号is_number_repl_isdigit编号以下各项不支持科学符号“1e50”：is_number_regex编号is_number_repl_isdigit编号

编辑：基准结果

import timeit

test_cases = ['1.12345', '1.12.345', 'abc12345', '12345']
times_n = {f.__name__:[] for f in funcs}

for t in test_cases:
    for f in funcs:
        f = f.__name__
        times_n[f].append(min(timeit.Timer('%s(t)' %f, 
                      'from __main__ import %s, t' %f)
                              .repeat(repeat=3, number=1000000)))

测试了以下功能

from re import match as re_match
from re import compile as re_compile

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

def is_number_regex(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    if re_match("^\d+?\.\d+?$", s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


comp = re_compile("^\d+?\.\d+?$")    

def compiled_regex(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    if comp.match(s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


def is_number_repl_isdigit(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

使用以下方法处理所有情况：-

import re
a=re.match('((\d+[\.]\d*$)|(\.)\d+$)' ,  '2.3') 
a=re.match('((\d+[\.]\d*$)|(\.)\d+$)' ,  '2.')
a=re.match('((\d+[\.]\d*$)|(\.)\d+$)' ,  '.3')
a=re.match('((\d+[\.]\d*$)|(\.)\d+$)' ,  '2.3sd')
a=re.match('((\d+[\.]\d*$)|(\.)\d+$)' ,  '2.3')