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

函数is_digit(str)的简化版本，它在大多数情况下都足够了(不考虑指数符号和“NaN”值):

def is_digit(str):
    return str.lstrip('-').replace('.', '').isdigit()

传递dictionary作为参数，它将转换可以转换为float的字符串，并保留其他字符串

def covertDict_float(data):
        for i in data:
            if data[i].split(".")[0].isdigit():
                try:
                    data[i] = float(data[i])
                except:
                    continue
        return data

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。

你可以使用try-except-else子句，当传递的值不能转换为浮点数时，它将捕获任何转换/值错误

  def try_parse_float(item):
      result = None
      try:
        float(item)
      except:
        pass
      else:
        result = float(item)
      return result

我会用。

try:
    float(element)
except ValueError:
    print "Not a float"

．．这很简单，也很有效。注意，如果元素是例如1<<1024，它仍然会抛出OverflowError。

另一种选择是正则表达式:

import re
if re.match(r'^-?\d+(?:\.\d+)$', element) is None:
    print "Not float"