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)

我在所有软件中使用的一个简单方法是这样的。它检查变量是否由数字组成。

test = input("Enter some text here: ")
if test.isdigit() == True:
   print("This is a number.")
else:
   print("This is not a number.")

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

为什么不直接检查您想检查的值是否等于它本身转换为一个整数，如下所示?

def isInt(val):
    return val == int(val)

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。

到目前为止，所有提出的答案似乎都忽略了一个事实，即双精度浮点数(python中的浮点数实际上是双精度浮点数)也可以是整数(如果小数点后没有任何数字)。我使用内置的is_integer()方法对double进行检查。

示例(在for循环中每x次执行一次操作):

for index in range(y): 
    # do something
    if (index/x.).is_integer():
        # do something special

编辑:

在调用此方法之前，始终可以将其转换为浮点数。有三种可能性:

>>> float(5).is_integer()
True
>>> float(5.1).is_integer()
False
>>> float(5.0).is_integer()
True

否则，你可以先检查它是否像Agostino说的那样是int型:

def is_int(val):
    if type(val) == int:
        return True
    else:
        if val.is_integer():
            return True
        else:
            return False