强制转换为float并捕获ValueError可能是最快的方法，因为float（）专门用于此。任何其他需要字符串解析（正则表达式等）的操作都可能会比较慢，因为它没有针对该操作进行调整。我的0.02美元。

输入可能如下：

a=“50”b=50c=50.1d=“50.1”

1-一般输入：

这个函数的输入可以是一切！

查找给定变量是否为数字。数字字符串由可选符号、任意位数、可选小数部分和可选指数部分组成。因此，+0123.45e6是一个有效的数值。不允许使用十六进制（例如0xf4c3b000c）和二进制（例如0b10100111001）表示法。

is_numeric函数

import ast
import numbers              
def is_numeric(obj):
    if isinstance(obj, numbers.Number):
        return True
    elif isinstance(obj, str):
        nodes = list(ast.walk(ast.parse(obj)))[1:]
        if not isinstance(nodes[0], ast.Expr):
            return False
        if not isinstance(nodes[-1], ast.Num):
            return False
        nodes = nodes[1:-1]
        for i in range(len(nodes)):
            #if used + or - in digit :
            if i % 2 == 0:
                if not isinstance(nodes[i], ast.UnaryOp):
                    return False
            else:
                if not isinstance(nodes[i], (ast.USub, ast.UAdd)):
                    return False
        return True
    else:
        return False

测试：

>>> is_numeric("54")
True
>>> is_numeric("54.545")
True
>>> is_numeric("0x45")
True

is_float函数

查找给定变量是否为float。浮点数字符串由可选符号、任意数量的数字等组成。。。

import ast

def is_float(obj):
    if isinstance(obj, float):
        return True
    if isinstance(obj, int):
        return False
    elif isinstance(obj, str):
        nodes = list(ast.walk(ast.parse(obj)))[1:]
        if not isinstance(nodes[0], ast.Expr):
            return False
        if not isinstance(nodes[-1], ast.Num):
            return False
        if not isinstance(nodes[-1].n, float):
            return False
        nodes = nodes[1:-1]
        for i in range(len(nodes)):
            if i % 2 == 0:
                if not isinstance(nodes[i], ast.UnaryOp):
                    return False
            else:
                if not isinstance(nodes[i], (ast.USub, ast.UAdd)):
                    return False
        return True
    else:
        return False

测试：

>>> is_float("5.4")
True
>>> is_float("5")
False
>>> is_float(5)
False
>>> is_float("5")
False
>>> is_float("+5.4")
True

什么是ast？

2-如果您确信变量内容为字符串：

使用str.isdigit（）方法

>>> a=454
>>> a.isdigit()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'int' object has no attribute 'isdigit'
>>> a="454"
>>> a.isdigit()
True

3-数字输入：

检测int值：

>>> isinstance("54", int)
False
>>> isinstance(54, int)
True
>>> 

检测浮子：

>>> isinstance("45.1", float)
False
>>> isinstance(45.1, float)
True

对于int，请使用以下命令：

>>> "1221323".isdigit()
True

但对于float，我们需要一些技巧；-）。每个浮点数都有一个点。。。

>>> "12.34".isdigit()
False
>>> "12.34".replace('.','',1).isdigit()
True
>>> "12.3.4".replace('.','',1).isdigit()
False

对于负数，只需添加lstrip（）：

>>> '-12'.lstrip('-')
'12'

现在我们有了一个通用的方法：

>>> '-12.34'.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit()
True
>>> '.-234'.lstrip('-').replace('.','',1).isdigit()
False

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

我知道我参加晚会迟到了，但我想出了一个不在这里的解决方案：此解决方案遵循Python中的EAFP原则

def get_number_from_string(value):
    try:
        int_value = int(value)
        return int_value

    except ValueError:
        return float(value)

说明：

如果字符串中的值是一个浮点数，并且我首先尝试将其解析为一个int，那么它将抛出一个ValueError。因此，我捕捉到该错误，并将该值解析为float和return。

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