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

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

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()

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"

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。

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