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))

这是一个简单而有趣的问题。下面给出的解决方案对我来说很好:

import re

val = "25,000.93$"

regex = r"\D"

splitted = re.split(regex, val)
splitted = list(filter(str.isdecimal, splitted))

if splitted:
    if len(splitted) > 1:
        splitted.insert(-1, ".")

    try:
        f = float("".join(splitted))
        print(f, "is float.")
        
    except ValueError:
        print("Not a float.")
        
else:
    print("Not a float.")

重要提示:此解决方案基于分割的最后一个值包含小数位的假设。

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"

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

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。

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。