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?

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。

我一直这样做，我对使用try/except模式有一种温和但不可否认的非理性厌恶。我用这个:

all([xi in '1234567890' for xi in x])

它不包含负数，所以你可以去掉左边所有的负号，然后检查结果是否包含0-9之间的数字:

all([xi in '1234567890' for xi in x.lstrip('-')])

如果你不确定输入是字符串，你也可以将x传递给str():

all([xi in '1234567890' for xi in str(x).lstrip('-')])

有一些(边缘?)情况下，这是行不通的:

It doesn't work for various scientific and/or exponential notations (e.g. 1.2E3, 10^3, etc.) - both will return False. I don't think other answers accommodated this either, and even Python 3.8 has inconsistent opinions, since type(1E2) gives <class 'float'> whereas type(10^2) gives <class 'int'>. An empty string input gives True. A leading plus sign (e.g. "+7") gives False. Multiple minus signs are ignored so long as they're leading characters. This behavior is similar to the python interpreter* in that type(---1) returns <class int>. However, it isn't completely consistent with the interpreter in that int('---1') gives an error, but my solution returns True with the same input.

所以它不会对所有可能的输入都有效，但如果你能排除这些，这是一个OK的单行检查，如果x不是整数返回False，如果x是整数返回True。但是如果你真的想要精确模拟int()内置的行为，你最好使用try/except。

我不知道这是否是python式的，但它只有一行，而且代码的功能相对清晰。

我并不是说解释器忽略了前导负号，只是说任何数量的前导负号都不会改变结果是整数。Int(——1)实际上被解释为-(-1)或1。Int(——1)被解释为-(-(-1))，或者-1。所以前面有偶数个负号就会得到一个正整数，前面有奇数个负号就会得到一个负整数，但结果总是整数。

检查后将值转换为字符串为整数，然后检查字符串第一个字符值为-或+，其余字符串为数字。最后检查isdigit。 Test = ['1'， '12015'， '1..]2 ', ' a2kk78”、“1.5”,2,1.24,“-8.5”,“+”、“1”、“88751.71 + 7)

检查

for k,v in enumerate(test): 
    print(k, v, 'test: ', True if isinstance(v, int) is not False else True if str(v)[0] in ['-', '+'] and str(v)[1:].isdigit() else str(v).isdigit())

结果

0 1 test:  True
1 12015 test:  True
2 1..2 test:  False
3 a2kk78 test:  False
4 1.5 test:  False
5 2 test:  True
6 1.24 test:  False
7 -8.5 test:  False
8 +88751.71 test:  False
9 -1 test:  True
10 +7 test:  True

我真的很喜欢Shavais的帖子，但我又添加了一个测试用例(&内置的isdigit()函数):

def isInt_loop(v):
    v = str(v).strip()
    # swapping '0123456789' for '9876543210' makes nominal difference (might have because '1' is toward the beginning of the string)
    numbers = '0123456789'
    for i in v:
        if i not in numbers:
            return False
    return True

def isInt_Digit(v):
    v = str(v).strip()
    return v.isdigit()

而且它一直明显优于其他时代:

timings..
isInt_try:   0.4628
isInt_str:   0.3556
isInt_re:    0.4889
isInt_re2:   0.2726
isInt_loop:   0.1842
isInt_Digit:   0.1577

使用普通2.7 python:

$ python --version
Python 2.7.10

我添加的两个测试用例(isInt_loop和isInt_digit)都通过了完全相同的测试用例(它们都只接受无符号整数)，但我认为人们可以更聪明地修改字符串实现(isInt_loop)而不是内置的isdigit()函数，所以我包括了它，尽管执行时间略有不同。(这两种方法都比其他方法好很多，但没有处理额外的东西:“。/ + / -)

此外，我发现有趣的是，regex (isInt_re2方法)在2012年(目前是2018年)由Shavais执行的相同测试中击败了字符串比较。也许正则表达式库已经改进了?