对于非数字字符串，请尝试：except：实际上比正则表达式慢。对于有效数字的字符串，正则表达式速度较慢。因此，适当的方法取决于您的输入。

如果您发现自己处于性能绑定中，可以使用名为fastnumbers的新第三方模块，该模块提供一个名为isfloat的函数。完全披露，我是作者。我已将其结果包含在以下时间中。

from __future__ import print_function
import timeit

prep_base = '''\
x = 'invalid'
y = '5402'
z = '4.754e3'
'''

prep_try_method = '''\
def is_number_try(val):
    try:
        float(val)
        return True
    except ValueError:
        return False

'''

prep_re_method = '''\
import re
float_match = re.compile(r'[-+]?\d*\.?\d+(?:[eE][-+]?\d+)?$').match
def is_number_re(val):
    return bool(float_match(val))

'''

fn_method = '''\
from fastnumbers import isfloat

'''

print('Try with non-number strings', timeit.timeit('is_number_try(x)',
    prep_base + prep_try_method), 'seconds')
print('Try with integer strings', timeit.timeit('is_number_try(y)',
    prep_base + prep_try_method), 'seconds')
print('Try with float strings', timeit.timeit('is_number_try(z)',
    prep_base + prep_try_method), 'seconds')
print()
print('Regex with non-number strings', timeit.timeit('is_number_re(x)',
    prep_base + prep_re_method), 'seconds')
print('Regex with integer strings', timeit.timeit('is_number_re(y)',
    prep_base + prep_re_method), 'seconds')
print('Regex with float strings', timeit.timeit('is_number_re(z)',
    prep_base + prep_re_method), 'seconds')
print()
print('fastnumbers with non-number strings', timeit.timeit('isfloat(x)',
    prep_base + 'from fastnumbers import isfloat'), 'seconds')
print('fastnumbers with integer strings', timeit.timeit('isfloat(y)',
    prep_base + 'from fastnumbers import isfloat'), 'seconds')
print('fastnumbers with float strings', timeit.timeit('isfloat(z)',
    prep_base + 'from fastnumbers import isfloat'), 'seconds')
print()

Try with non-number strings 2.39108395576 seconds
Try with integer strings 0.375686168671 seconds
Try with float strings 0.369210958481 seconds

Regex with non-number strings 0.748660802841 seconds
Regex with integer strings 1.02021503448 seconds
Regex with float strings 1.08564686775 seconds

fastnumbers with non-number strings 0.174362897873 seconds
fastnumbers with integer strings 0.179651021957 seconds
fastnumbers with float strings 0.20222902298 seconds

如你所见

try：except：对于数字输入很快，但对于无效输入很慢当输入无效时，正则表达式非常有效fastnumbers在这两种情况下都获胜

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。

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

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]

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)])

很抱歉，Zombie发布了一篇帖子-只是想让代码更加完整。。。

# is_number() function - Uses re = regex library
# Should handle all normal and complex numbers
# Does not accept trailing spaces. 
# Note: accepts both engineering "j" and math "i" but only the imaginary part "+bi" of a complex number a+bi
# Also accepts inf or NaN
# Thanks to the earlier responders for most the regex fu

import re

ISNUM_REGEXP = re.compile(r'^[-+]?([0-9]+|[0-9]*\.[0-9]+)([eE][-+]?[0-9]+)?[ij]?$')

def is_number(str):
#change order if you have a lot of NaN or inf to parse
    if ISNUM_REGEXP.match(str) or str == "NaN" or str == "inf": 
        return True 
    else:
        return False
# A couple test numbers
# +42.42e-42j
# -42.42E+42i

print('Is it a number?', is_number(input('Gimme any number: ')))

给我任何号码：+42.42e-42j

是数字吗？真的