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…

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…

呃. .试试这个:

def int_check(a):
    if int(a) == a:
        return True
    else:
        return False

如果你不输入非数字的字符串，这是可行的。

还有(我忘了写数字检查部分了。)，有一个函数检查字符串是否是数字。它是str.isdigit()。这里有一个例子:

a = 2
a.isdigit()

如果调用a.s isdigit()，它将返回True。

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。

我用的最简单的方法

def is_int(item: str) -> bool:
    return item.lstrip('-+').isdigit()

我认为

s.startswith('-') and s[1:].isdigit()

最好重写为:

s.replace('-', '').isdigit()

因为s[1:]也创建了一个新的字符串

但更好的解决办法是

s.lstrip('+-').isdigit()