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

import numpy as np

if (np.floor(x)-x == 0):
  return "this is an int"

你也可以使用str.isdigit。尝试查找帮助(str.isdigit)

def is_digit(str):
      return str.isdigit()

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。

在numpy检查的存在，如..

isinstance(var, numbers.Integral)

. .(慢)或..

isinstance(var, (int, long, np.integer))

. .为了匹配所有类型变量，比如np.int8, np.int8。uint16,……

(PY3中Drop long)

从任何地方识别任何整数类对象都是一场棘手的猜谜游戏。检查

var & 0 == 0 

因为真理和非例外可能是一个很好的赌注。类似地，专门检查有符号整数类型:

var ^ -1 ==  -var - 1

与其把事情过分复杂化，不如干脆简单一点

if type(var) is int: