我使用了前面提到的函数，但很快我注意到字符串“Nan”，“Inf”和它的变化被认为是数字。所以我建议你改进版本的函数，它将在这些类型的输入上返回false，并且不会失败的“1e3”变体:

def is_float(text):
    # check for nan/infinity etc.
    if text.isalpha():
        return False
    try:
        float(text)
        return True
    except ValueError:
        return False

我写了自己的函数。而不是float(value)，我使用floatN()或floatZ()。如果该值不能被转换为浮点类型，则返回None或0.0。我将它们保存在一个称为safeCasts的模块中。

def floatN(value):
    try:
        if value is not None:
            fvalue = float(value)
        else:
            fvalue = None
    except ValueError:
        fvalue = None

    return fvalue


def floatZ(value):
    try:
        if value is not None:
            fvalue = float(value)
        else:
            fvalue = 0.0
    except ValueError:
        fvalue = 0.0

    return fvalue

在其他模块中，我导入它们

from safeCasts import floatN, floatZ

然后使用floatN(value)或floatZ(value)来代替float()。显然，您可以将此技术用于所需的任何强制转换函数。

如果你不需要担心科学或其他数字的表达式，并且只处理可以是带句号或不带句号的数字的字符串:

函数

def is_float(s):
    result = False
    if s.count(".") == 1:
        if s.replace(".", "").isdigit():
            result = True
    return result

Lambda版本

is_float = lambda x: x.replace('.','',1).isdigit() and "." in x

例子

if is_float(some_string):
    some_string = float(some_string)
elif some_string.isdigit():
    some_string = int(some_string)
else:
    print "Does not convert to int or float."

这样你就不会意外地将一个int型转换为浮点型。

str(strval).isdigit()

似乎很简单。

处理存储为字符串或整型或浮点数的值

我使用了前面提到的函数，但很快我注意到字符串“Nan”，“Inf”和它的变化被认为是数字。所以我建议你改进版本的函数，它将在这些类型的输入上返回false，并且不会失败的“1e3”变体:

def is_float(text):
    # check for nan/infinity etc.
    if text.isalpha():
        return False
    try:
        float(text)
        return True
    except ValueError:
        return False

一个简单的函数，不需要try和except操作就可以得到数字的类型

def number_type(number):
    if number.isdigit():
        return int(number)
    elif number.replace(".","").isdigit():
        return float(number)
    else:
        return(type(number))