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

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()。

其他回答

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

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。

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

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)

一个快速而简单的选项是检查数据类型:

def is_number(value):
    return type(value) in [int, float]

或者,如果要测试字符串的值是否为数字:

def isNumber (value):
    return True if type(value) in [int, float] else str(value).replace('.','',1).isdigit()

测验:

>>> isNumber(1)
True

>>> isNumber(1/3)
True

>>> isNumber(1.3)
True

>>> isNumber('1.3')
True

>>> isNumber('s1.3')
False