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

这个怎么样:

'3.14'.replace('.','',1).isdigit()

只有当有一个或没有“”时,它才会返回真在数字串中。

'3.14.5'.replace('.','',1).isdigit()

将返回false

编辑:刚刚看到另一条评论。。。可以为其他情况添加.replace(badstuff,“”,maxnum_badstuff)。如果你传递的是盐而不是任意的调味品(参考:xkcd#974),这会很好:P

其他回答

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。

import re
def is_number(num):
    pattern = re.compile(r'^[-+]?[-0-9]\d*\.\d*|[-+]?\.?[0-9]\d*$')
    result = pattern.match(num)
    if result:
        return True
    else:
        return False


​>>>: is_number('1')
True

>>>: is_number('111')
True

>>>: is_number('11.1')
True

>>>: is_number('-11.1')
True

>>>: is_number('inf')
False

>>>: is_number('-inf')
False

RyanN建议

若要为NaN和Inf返回False,请将行更改为x=float;返回(x==x)和(x-1!=x)。对于除Inf和NaN之外的所有浮点值,这都应返回True

但这并不完全有效,因为对于足够大的浮点数,x-1==x返回true。例如,2.0**54-1==2.0**54

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()。

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