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

通过返回比True和False更有用的值，可以以有用的方式概括异常技术。例如，此函数将引号放在字符串周围，但不使用数字。这正是我需要的快速而肮脏的过滤器来为R定义一些变量。

import sys

def fix_quotes(s):
    try:
        float(s)
        return s
    except ValueError:
        return '"{0}"'.format(s)

for line in sys.stdin:
    input = line.split()
    print input[0], '<- c(', ','.join(fix_quotes(c) for c in input[1:]), ')'

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]

这段代码处理指数、浮点数和整数，不使用正则表达式。

return True if str1.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit() or float(str1) else False

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。

我做了一些速度测试。让我们假设，如果字符串可能是一个数字，则try/except策略是最快的。如果字符串不可能是数字，并且您对整数检查感兴趣，则值得进行一些测试（isdigit加上标题“-”）。如果您有兴趣检查浮点数，则必须使用try/except代码而不进行转义。