在浮点数的最常见情况下，我们希望处理整数和小数。让我们以字符串“1.1”为例。

我会尝试以下方法之一：

1.>isnumeric（）

word = "1.1"

"".join(word.split(".")).isnumeric()
>>> True

2.>isdigit（）

word = "1.1"

"".join(word.split(".")).isdigit()
>>> True

3.>isdecimal（）

word = "1.1"

"".join(word.split(".")).isdecimal()
>>> True

速度：

► 所有上述方法具有相似的速度。

%timeit "".join(word.split(".")).isnumeric()
>>> 257 ns ± 12 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit "".join(word.split(".")).isdigit()
>>> 252 ns ± 11 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit "".join(word.split(".")).isdecimal()
>>> 244 ns ± 7.17 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

因此，将所有这些放在一起，检查Nan、无穷大和复数（看起来它们是用j指定的，而不是i，即1+2j），结果是：

def is_number(s):
    try:
        n=str(float(s))
        if n == "nan" or n=="inf" or n=="-inf" : return False
    except ValueError:
        try:
            complex(s) # for complex
        except ValueError:
            return False
    return True

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

我也使用了您提到的函数，但很快我注意到字符串“Nan”、“Inf”及其变体被视为数字。因此，我建议您改进函数的版本，该版本将在这些类型的输入上返回false，并且不会失败“1e3”变体：

def is_float(text):
    try:
        float(text)
        # check for nan/infinity etc.
        if text.isalpha():
            return False
        return True
    except ValueError:
        return False

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()