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（）。

我也有类似的问题。我想将字符串列表转换为浮点数，而不是定义isNumber函数，这在高级术语中是：

[ float(s) for s in list if isFloat(s)]

在给定的情况下，我们不能真正将float与isFloat函数分开：这两个结果应该由同一个函数返回。此外，如果float失败，整个过程将失败，而不仅仅是忽略错误元素。此外，“0”是一个有效的数字，应包含在列表中。当过滤掉坏元素时，一定不要排除0。

因此，必须以某种方式修改上述理解：

如果列表中的任何元素都无法转换，请忽略它并不要引发异常避免为每个元素多次调用float（一个用于转换，另一个用于测试）如果转换后的值为0，则它仍应出现在最终列表中

我提出了一个以C#的可空数值类型为灵感的解决方案。这些类型在内部由一个结构表示，该结构具有数值，并添加一个布尔值，指示该值是否有效：

def tryParseFloat(s):
    try:
        return(float(s), True)
    except:
        return(None, False)

tupleList = [tryParseFloat(x) for x in list]
floats = [v for v,b in tupleList if b]

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

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)

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)])

只有Mimic C#

在C#中，有两个不同的函数处理标量值的解析：

Float.Parse（）Float.TryParse（）

float.parse（）：

def parse(string):
    try:
        return float(string)
    except Exception:
        throw TypeError

注意：如果您想知道为什么我将异常更改为TypeError，请参阅以下文档。

float.try_parse（）：

def try_parse(string, fail=None):
    try:
        return float(string)
    except Exception:
        return fail;

注意：您不希望返回布尔值“False”，因为这仍然是一个值类型。没有更好的，因为它表明失败。当然，如果您想要一些不同的东西，可以将fail参数更改为您想要的任何值。

要扩展float以包含“parse（）”和“try_parse（）”，您需要对“float”类进行monkeypatch以添加这些方法。

如果你想尊重已有的函数，代码应该是这样的：

def monkey_patch():
    if(!hasattr(float, 'parse')):
        float.parse = parse
    if(!hasattr(float, 'try_parse')):
        float.try_parse = try_parse

侧注：我个人更喜欢称之为“猴子打拳”，因为我这样做时感觉就像在滥用语言，但YMMV除外。

用法：

float.parse('giggity') // throws TypeException
float.parse('54.3') // returns the scalar value 54.3
float.tryParse('twank') // returns None
float.tryParse('32.2') // returns the scalar value 32.2

伟大的蟒蛇圣人对罗马教廷夏皮索斯说：“你能做的任何事，我都能做得更好；我能做得比你更好。”