我有一些Python代码,它运行一个字符串列表,并将它们转换为整数或浮点数(如果可能的话)。对整数执行此操作非常简单

if element.isdigit():
  newelement = int(element)

浮点数比较难。现在我正在使用partition('.')来分割字符串,并检查以确保一侧或两侧都是数字。

partition = element.partition('.')
if (partition[0].isdigit() and partition[1] == '.' and partition[2].isdigit()) 
    or (partition[0] == '' and partition[1] == '.' and partition[2].isdigit()) 
    or (partition[0].isdigit() and partition[1] == '.' and partition[2] == ''):
  newelement = float(element)

这是可行的,但显然if语句有点麻烦。我考虑的另一个解决方案是将转换封装在一个try/catch块中,看看它是否成功,如这个问题所述。

有人有其他想法吗?对分区和尝试/捕获方法的相对优点有什么看法?


当前回答

您可以创建一个函数isfloat(),并在整数和浮点数中使用isdigit(),但不能使用您期望的字符串。

a = raw_input('How much is 1 share in that company? \n')

def isfloat(num):
    try:
        float(num)
        return True
    except:
        return False
       
while not isfloat(a):
    print("You need to write a number!\n")
    a = raw_input('How much is 1 share in that company? \n')

其他回答

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

如果您关心性能(我并不建议您应该这样做),基于try的方法显然是赢家(与基于分区的方法或regexp方法相比),只要您不期望出现大量无效字符串,在这种情况下,它可能会更慢(大概是由于异常处理的成本)。

再说一次,我不是建议你关心性能,只是给你数据以防你每秒做100亿次。而且,基于分区的代码不处理至少一个有效字符串。

$ ./floatstr.py
F..
partition sad: 3.1102449894
partition happy: 2.09208488464
..
re sad: 7.76906108856
re happy: 7.09421992302
..
try sad: 12.1525540352
try happy: 1.44165301323
.
======================================================================
FAIL: test_partition (__main__.ConvertTests)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "./floatstr.py", line 48, in test_partition
    self.failUnless(is_float_partition("20e2"))
AssertionError

----------------------------------------------------------------------
Ran 8 tests in 33.670s

FAILED (failures=1)

下面是代码(Python 2.6, regexp摘自John Gietzen的答案):

def is_float_try(str):
    try:
        float(str)
        return True
    except ValueError:
        return False

import re
_float_regexp = re.compile(r"^[-+]?(?:\b[0-9]+(?:\.[0-9]*)?|\.[0-9]+\b)(?:[eE][-+]?[0-9]+\b)?$")
def is_float_re(str):
    return re.match(_float_regexp, str)


def is_float_partition(element):
    partition=element.partition('.')
    if (partition[0].isdigit() and partition[1]=='.' and partition[2].isdigit()) or (partition[0]=='' and partition[1]=='.' and pa\
rtition[2].isdigit()) or (partition[0].isdigit() and partition[1]=='.' and partition[2]==''):
        return True

if __name__ == '__main__':
    import unittest
    import timeit

    class ConvertTests(unittest.TestCase):
        def test_re(self):
            self.failUnless(is_float_re("20e2"))

        def test_try(self):
            self.failUnless(is_float_try("20e2"))

        def test_re_perf(self):
            print
            print 're sad:', timeit.Timer('floatstr.is_float_re("12.2x")', "import floatstr").timeit()
            print 're happy:', timeit.Timer('floatstr.is_float_re("12.2")', "import floatstr").timeit()

        def test_try_perf(self):
            print
            print 'try sad:', timeit.Timer('floatstr.is_float_try("12.2x")', "import floatstr").timeit()
            print 'try happy:', timeit.Timer('floatstr.is_float_try("12.2")', "import floatstr").timeit()

        def test_partition_perf(self):
            print
            print 'partition sad:', timeit.Timer('floatstr.is_float_partition("12.2x")', "import floatstr").timeit()
            print 'partition happy:', timeit.Timer('floatstr.is_float_partition("12.2")', "import floatstr").timeit()

        def test_partition(self):
            self.failUnless(is_float_partition("20e2"))

        def test_partition2(self):
            self.failUnless(is_float_partition(".2"))

        def test_partition3(self):
            self.failIf(is_float_partition("1234x.2"))

    unittest.main()
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

似乎很多正则表达式都错过了这样或那样的事情。到目前为止,这对我来说是有效的:

(?i)^\s*[+-]?(?:inf(inity)?|nan|(?:\d+\.?\d*|\.\d+)(?:e[+-]?\d+)?)\s*$

它允许无穷大(或无穷大)与符号,nan,没有数字之前 十进制,以及前导/尾随空格(如果需要)。^和$是 需要避免将1.2f-2部分匹配为1.2。

如果需要解析某些文件,可以使用[ed]而不是e 其中D用于双精度科学计数法。你会 想要更换它之后或只是更换他们之前检查,因为 float()函数不允许这样做。

这个正则表达式将检查科学浮点数:

^[-+]?(?:\b[0-9]+(?:\.[0-9]*)?|\.[0-9]+\b)(?:[eE][-+]?[0-9]+\b)?$

但是,我认为最好的办法是尝试使用解析器。