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…

对于正整数，可以使用.isdigit:

>>> '16'.isdigit()
True

但它对负整数不起作用。假设您可以尝试以下方法:

>>> s = '-17'
>>> s.startswith('-') and s[1:].isdigit()
True

它不适用于'16.0'格式，在这个意义上，'16.0'格式类似于int类型强制转换。

编辑:

def check_int(s):
    if s[0] in ('-', '+'):
        return s[1:].isdigit()
    return s.isdigit()

Str.isdigit()应该可以做到这一点。

例子:

str.isdigit("23") ## True
str.isdigit("abc") ## False
str.isdigit("23.4") ## False

编辑: 正如@BuzzMoschetti指出的那样，这种方法对于负数(例如“-23”)将失败。如果您的input_num可以小于0，请在应用str.isdigit()之前使用re.sub(regex_search,regex_replace,contents)。例如:

import re
input_num = "-23"
input_num = re.sub("^-", "", input_num) ## "^" indicates to remove the first "-" only
str.isdigit(input_num) ## True

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

我用的最简单的方法

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