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。

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"

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

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。

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))

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