如果您正在从一个文件中读取数据，并且您有一个具有多种数据类型值的数组或字典，那么以下内容将很有用。 只需检查变量是否可以类型转换为int(或您想强制执行的任何其他数据类型)。

try :
    int(a);
    #Variable a is int
except ValueError : 
    # Variable a is not an int

当这样一个基本的，有效的，我认为是平凡的问题被提出时，看到如此激烈的讨论真是令人震惊。

有些人指出，针对int(和long)的类型检查可能会在遇到大十进制数的情况下出错。完全正确。

有些人指出，你应该“只做x + 1，看看是否会失败”。好吧，一方面，这也适用于浮点数，另一方面，很容易构造一个肯定不是很数字的类，但以某种方式定义了+运算符。

我不同意许多大力宣称你不应该检查类型的帖子。好吧，GvR曾经说过这样的话，在纯理论中，这可能是对的，但在实践中，isinstance通常是有用的(那是一段时间前，没有链接;你可以在类似这篇文章中阅读GvR对相关问题的看法)。

有趣的是，很多人似乎认为OP的意图是检查给定x的类型是否为数值整数类型——我所理解的是我通常在使用OP的话时的意思:x是否代表整数。这是非常重要的:比如问别人他们想选多少个项目，你可能想检查你得到的是一个非负整数。这样的用例比比皆是。

在我看来，重要的是要看到(1)类型检查只是程序正确性的一种度量，而且通常是相当粗略的，因为(2)通常是有边界的值有意义，而越界的值毫无意义。有时，只有一些间歇值是有意义的——比如考虑所有的数字，在给定的情况下，只有那些实数(非复数)、整数是可能的。

有趣的是，似乎没有人提到检查x == math。楼层(x)。如果这应该给出一些大的十进制类的错误，那么也许是时候重新思考OOP范式了。还有PEP 357考虑了如何使用不那么明显是整数但肯定是整数的值作为列表索引。我不确定我是否喜欢这个解决方案。

如果变量像字符串一样输入(例如。“2010”):

if variable and variable.isdigit():
    return variable #or whatever you want to do with it. 
else: 
    return "Error" #or whatever you want to do with it.

在使用这个之前，我用try/except和检查(int(变量))解决了它，但它是较长的代码。我想知道在资源的使用和速度上是否有什么不同。

下面是这里提到的不同方法的总结:

Int (x) == x 尝试x = operator.index(x) isinstance (x, int) isinstance (x, numbers.Integral)

下面是它们如何应用于各种具有整数值的数值类型:

你可以看到它们不是100%一致的。Fraction和Rational在概念上是相同的，但是一个提供了.index()方法，而另一个没有。复杂类型不喜欢转换为int，即使实部是整数，虚部是0。

(np.int8|16|32|64(5)表示np.int8(5)， np.int32(5)等行为相同)

还有另一个选项可以进行类型检查。

例如:

  n = 14
  if type(n)==int:
  return "this is an int"

考虑x = n**(1.0/m)的情况，其中n=10**5, m=5。 在Python中，x将为10.000000000000002，由于浮点算术运算，它不是整数。

所以我要检查一下

if str(float(x)).endswith('.0'): print "It's an integer."

我用下面的代码进行了测试:

for a in range(2,100):
    for b in range(2,100):
        x = (a**b)**(1.0/b)
        print a,b, x, str(float(x)).endswith('.0')

它对所有a和b输出True。