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

'1.43'.replace('.','',1).isdigit()

只有当存在一个或没有时，它才会返回true。'在数字字符串中。

'1.4.3'.replace('.','',1).isdigit()

将返回false

'1.ww'.replace('.','',1).isdigit()

将返回false

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

这就像一个魅力:

[dict([a,int(x) if isinstance(x, str)
 and x.isnumeric() else float(x) if isinstance(x, str)
 and x.replace('.', '', 1).isdigit() else x] for a, x in json_data.items())][0]

为了多样化，这里有另一种方法。

>>> all([i.isnumeric() for i in '1.2'.split('.',1)])
True
>>> all([i.isnumeric() for i in '2'.split('.',1)])
True
>>> all([i.isnumeric() for i in '2.f'.split('.',1)])
False

编辑:我相信它不会支持所有情况下的浮动，虽然特别是当有一个指数。解出来是这样的。只有val是浮点类型时返回True, int类型返回False，但性能可能不如regex。

>>> def isfloat(val):
...     return all([ [any([i.isnumeric(), i in ['.','e']]) for i in val],  len(val.split('.')) == 2] )
...
>>> isfloat('1')
False
>>> isfloat('1.2')
True
>>> isfloat('1.2e3')
True
>>> isfloat('12e3')
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))