有没有办法告诉一个字符串是否代表一个整数(例如,'3','-17'但不是'3.14'或'asfasfas')而不使用try/except机制?
is_int('3.14') == False
is_int('-7') == True
有没有办法告诉一个字符串是否代表一个整数(例如,'3','-17'但不是'3.14'或'asfasfas')而不使用try/except机制?
is_int('3.14') == False
is_int('-7') == True
当前回答
我有一种可能根本不使用int,除非字符串不代表数字,否则不应该引发异常
float(number)==float(number)//1
它应该适用于任何类型的字符串,float接受,正,负,工程符号…
其他回答
如果你真的不喜欢到处使用try/except,请写一个helper函数:
def represents_int(s):
try:
int(s)
except ValueError:
return False
else:
return True
>>> print(represents_int("+123"))
True
>>> print(represents_int("10.0"))
False
它将需要更多的代码来精确覆盖Python认为是整数的所有字符串。要我说,你就用蟒语吧。
>>> "+7".lstrip("-+").isdigit()
True
>>> "-7".lstrip("-+").isdigit()
True
>>> "7".lstrip("-+").isdigit()
True
>>> "13.4".lstrip("-+").isdigit()
False
所以你的函数是
def is_int(val):
return val.lstrip("-+").isdigit()
我猜这个问题与速度有关,因为try/except有一个时间惩罚:
测试数据
首先,我创建了一个包含200个字符串、100个失败字符串和100个数字字符串的列表。
from random import shuffle
numbers = [u'+1'] * 100
nonumbers = [u'1abc'] * 100
testlist = numbers + nonumbers
shuffle(testlist)
testlist = np.array(testlist)
numpy解决方案(仅适用于数组和unicode)
Np.core.defchararray.isnumeric也可以用于unicode字符串,但它返回一个数组。所以,如果你必须做成千上万的转换,并且有丢失的数据或非数值数据,这是一个很好的解决方案。
import numpy as np
%timeit np.core.defchararray.isnumeric(testlist)
10000 loops, best of 3: 27.9 µs per loop # 200 numbers per loop
试/除了
def check_num(s):
try:
int(s)
return True
except:
return False
def check_list(l):
return [check_num(e) for e in l]
%timeit check_list(testlist)
1000 loops, best of 3: 217 µs per loop # 200 numbers per loop
numpy解决方案似乎更快。
如果你想只接受低ascii码的数字,这里有这样做的测试:
Python 3.7+:(u.isdecimal() and u.isascii()))
Python <= 3.6:(u.isdecimal() and u == str(int(u)))
其他答案建议使用.isdigit()或.isdecimal(),但它们都包含一些上unicode字符,如'缌' (u'\u0662'):
u = u'\u0662' # '٢'
u.isdigit() # True
u.isdecimal() # True
u.isascii() # False (Python 3.7+ only)
u == str(int(u)) # False
先决条件:
我们谈论的是整数(不是小数/浮点数); 内置int()的行为是我们的标准(有时很奇怪:“-00”是它的正确输入)
简短的回答:
使用下面的代码。它简单,正确(虽然这个线程中的许多变体不是),并且几乎是try/except和regex变体的两倍。
def is_int_str(string):
return (
string.startswith(('-', '+')) and string[1:].isdigit()
) or string.isdigit()
TL;博士答:
我已经测试了3个主要变体(1)try/except, (2) re.match()和(3)字符串操作(见上文)。第三个变体比try/except和re.match()快两倍。顺便说一句:regex变体是最慢的!请参见下面的测试脚本。
import re
import time
def test(func, test_suite):
for test_case in test_suite:
actual_result = func(*test_case[0])
expected_result = test_case[1]
assert (
actual_result == expected_result
), f'Expected: {expected_result} but actual: {actual_result}'
def perf(func, test_suite):
start = time.time()
for _ in range(0, 1_000_000):
test(func, test_suite)
return time.time() - start
def is_int_str_1(string):
try:
int(string)
return True
except ValueError:
return False
def is_int_str_2(string):
return re.match(r'^[\-+]?\d+$', string) is not None
def is_int_str_3(string):
return (
string.startswith(('-', '+')) and string[1:].isdigit()
) or string.isdigit()
# Behavior of built-in int() function is a standard for the following tests
test_suite = [
[['1'], True], # func('1') -> True
[['-1'], True],
[['+1'], True],
[['--1'], False],
[['++1'], False],
[['001'], True], # because int() can read it
[['-00'], True], # because of quite strange behavior of int()
[['-'], False],
[['abracadabra'], False],
[['57938759283475928347592347598357098458405834957984755200000000'], True],
]
time_span_1 = perf(is_int_str_1, test_suite)
time_span_2 = perf(is_int_str_2, test_suite)
time_span_3 = perf(is_int_str_3, test_suite)
print(f'{is_int_str_1.__name__}: {time_span_1} seconds')
print(f'{is_int_str_2.__name__}: {time_span_2} seconds')
print(f'{is_int_str_3.__name__}: {time_span_3} seconds')
输出是:
is_int_str_1: 4.314162969589233 seconds
is_int_str_2: 5.7216269969940186 seconds
is_int_str_3: 2.5828163623809814 seconds