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。

Greg Hewgill的方法缺少了几个组件:前导的“^”只匹配字符串的开头，并且预先编译re。但是这种方法可以让你避免尝试:

import re
INT_RE = re.compile(r"^[-]?\d+$")
def RepresentsInt(s):
    return INT_RE.match(str(s)) is not None

我很感兴趣为什么你试图避免尝试:除了?

>>> "+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()

使用正则表达式:

import re
def RepresentsInt(s):
    return re.match(r"[-+]?\d+$", s) is not None

如果你必须接受小数也:

def RepresentsInt(s):
    return re.match(r"[-+]?\d+(\.0*)?$", s) is not None

如果经常这样做，为了提高性能，请使用re.compile()只编译正则表达式一次。

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。