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。

在这里找到了一个关于SO本身的相关问题。

Python开发人员倾向于不检查类型，而是执行特定于类型的操作并捕获TypeError异常。但如果你不知道类型，那么你有以下。

>>> i = 12345
>>> type(i)
<type 'int'>
>>> type(i) is int
True

你可以做到的。

if type(x) is int:

如果你只需要值，操作符。Index (__index__特殊方法)是我认为的方法。因为它应该适用于所有可以安全转换为整数的类型。例如，浮点数失败，整数，甚至没有实现Integral抽象类的花哨整数类都可以通过duck typing工作。

操作符。索引用于列表索引等。在我看来，它应该被更多地使用/推广。

事实上，我认为这是唯一正确的方法来获得整数值，如果你想确定浮点数，由于截断问题等被拒绝，它适用于所有整型(即numpy等)，即使他们可能(还)不支持抽象类。

这就是引入__index__的目的!

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。

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