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]

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。

'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

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')

尝试转换为float。如果有错误，打印ValueError异常。

try:
    x = float('1.23')
    print('val=',x)
    y = float('abc')
    print('val=',y)
except ValueError as err:
    print('floatErr;',err)

输出:

val= 1.23
floatErr: could not convert string to float: 'abc'