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

str.inumeric()

如果字符串中的所有字符都是数字字符,则返回True,并且至少有一个字符,否则为False。数字字符包括数字字符Unicode数值属性,例如U+2155,VULGAR FRACTION ONE第五。形式上,数字字符是具有属性值的字符Numeric_Type=数字,Numeric_Type=十进制或Numeric_Type=数字。

str.isdecimal()

如果字符串中的所有字符都是十进制字符,并且至少有一个字符,否则为False。十进制字符是可用于在基数10中形成数字的那些,阿拉伯数字零。形式上,十进制字符是一个字符在Unicode通用类别“Nd”中。

两者都适用于Python 3.0中的字符串类型。

其他回答

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]

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)

这个怎么样:

'3.14'.replace('.','',1).isdigit()

只有当有一个或没有“”时,它才会返回真在数字串中。

'3.14.5'.replace('.','',1).isdigit()

将返回false

编辑:刚刚看到另一条评论。。。可以为其他情况添加.replace(badstuff,“”,maxnum_badstuff)。如果你传递的是盐而不是任意的调味品(参考:xkcd#974),这会很好:P

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。

我知道这是一个特别古老的问题,但我想补充一个答案,我相信这个答案涵盖了投票最高的答案中缺少的信息,对任何发现这一点的人来说都非常有价值:

对于以下每个方法,如果需要接受任何输入,请将它们与计数连接。(假设我们使用的是整数的语音定义,而不是0-255等)

x.isdigit()用于检查x是否为整数。

x.replace('-','').idigit()用于检查x是否为负值。(值机柜台第一位)

x.replace('.','').idigit()用于检查x是否为小数。

x.replace(“:”,“”).idigit()用于检查x是否为比率。

x.replace('/','',1).idigit()用于检查x是否为分数。