什么是最pythonic的方式来检查一个对象是一个数字？
给定一个任意的python对象，确定它是否是一个数字的最好方法是什么？ 这里is定义为acts like a number in certain circumstances一样的acts like a number in certain circumstances 。
例如，假设你正在写vector类。 如果给出另一个vector，你想find点积。 如果给定一个标量，你想要扩展整个向量。
检查是否int ， float ， long ， bool是烦人的，并且不包含可能像数字一样的用户定义的对象。 但是，例如，检查__mul__不够好，因为我刚描述的向量类将定义__mul__ ，但它不会是我想要的那种数字。
使用numbers模块中的Number来testingisinstance(n, Number) （从2.6开始可用）。
>>> from numbers import Number ... from decimal import Decimal ... from fractions import Fraction ... for n in [2, 2.0, Decimal('2.0'), complex(2,0), Fraction(2,1), '2']: ... print '%15s %s' % (n.__repr__(), isinstance(n, Number)) 2 True 2.0 True Decimal('2.0') True (2+0j) True Fraction(2, 1) True '2' False
当然，这与鸭子打字相反。 如果你更关心的是一个对象的行为而不是它是什么，就像你有一个数字一样执行你的操作，并用exception来告诉你。
你想检查一些对象
在某些情况下就像一个数字
如果您使用Python 2.5或更高版本，唯一真正的方法是检查一些“特定情况”并查看。
在2.6或更高版本中，可以使用isinstance和numbers.Number – 一个抽象基类（ABC），它完全是为了这个目的而存在的（在collections模块中为各种forms的集合/容器存在更多的ABCs，而且，只有在这些版本中，如果需要，您可以轻松地添加自己的抽象基类）。
巴赫到2.5和更早的时候，“可以加0 ，不可迭代”在某些情况下可能是一个很好的定义。 但是，你真的需要问自己，你在问什么是你想要考虑的“一个数字”，一定是能够做到的 ，什么是绝对不能做到的 – 并且检查。
这可能也需要在2.6或更高版本，也许是为了使自己的注册添加你所关心的，尚未注册到numbers.Numberstypes的目的 – 如果你想排除某些types，声称他们是数字，但你不能处理，这需要更多的关注，因为ABC没有unregister方法[例如，你可以做自己的ABC WeirdNum并在那里注册所有这样怪异的types，然后首先检查其实例在继续检查正常numbers.Number的情况下，先numbers.Number 。 numbers.Number继续成功。
顺便说一句，如果当你需要检查x可以做或不能做什么，你通常必须尝试像这样：
try: 0 + x except TypeError: canadd=False else: canadd=True
__add__本身的存在告诉你什么都没有用，因为例如所有的序列都有与其他序列连接的目的。 例如，这个检查等同于定义“一个数字是这样的事情序列是一个有效的内部函数sum单一参数”。 完全奇怪的types（例如，当总结为0时引起“错误”exception的types，例如ZeroDivisionError或ValueError ＆c）将传播exception，但这没问题，让用户知道这样疯狂的types是不可接受的在良好的公司;-); 但是，一个可汇总为标量的“向量”（Python的标准库没有一个，当然它们当然是第三方的扩展）也会在这里给出错误的结果，所以（例如）这个检查应该在 （例如，检查iter(x)会引发TypeError ，或者是否存在特殊的方法__iter__ – 如果您在2.5或更早的版本中，则需要您自己的检查）。
简单地看一下这种复杂情况，可能足以激励你在可行的时候依靠抽象基类来实现… ;-)。
这是一个很好的例子，例外真的很闪耀。 只要做你会做的数字types，并从其他一切捕获TypeError 。
但显然，这只会检查一个操作是否有效 ，而不是判断是否合理 。 唯一真正的解决scheme就是永远不要混合types，并且始终确切知道你的值属于哪个types。
为了改变你的问题，你正试图确定某件事是一个集合还是一个单一的价值。 试图比较是否是vector或数字是苹果比较桔子 – 我可以有一个string或数字的向量，我可以有一个单一的string或单一的数字。 你感兴趣的是你有多less（1或更多） ，而不是你实际拥有的types。
我解决这个问题的方法是通过检查__len__的存在来检查input是单个值还是集合。 例如：
def do_mult(foo, a_vector): if hasattr(foo, '__len__'): return sum([a*b for a,b in zip(foo, a_vector)]) else: return [foo*b for b in a_vector]
或者，对于duck-typing方法，您可以先尝试迭代foo ：
def do_mult(foo, a_vector): try: return sum([a*b for a,b in zip(foo, a_vector)]) except TypeError: return [foo*b for b in a_vector]
最终，testing是否有类似vector的东西比testing是否具有标量类更容易。 如果你有不同types的值（即string，数字等），那么你的程序的逻辑可能需要一些工作 – 你怎么最终试图乘以一个数字向量的string呢？
也许最好反其道而行：你检查它是否是一个向量。 如果是的话，你做一个点积，在其他情况下，你尝试标量乘。
检查向量是很容易的，因为它应该是你的向量类types（或inheritance它）。 你也可以先尝试一个点积，如果失败了（=它不是一个向量），则返回到标量乘。
只是为了增加。 也许我们可以使用isinstance和isdigit的组合来查找一个值是否是数字（int，float等）
如果isinstance（num1，int）或isinstance（num1，float）或num1.isdigit（）：
将对象乘以零。 任何数字时间零是零。 任何其他结果意味着该对象不是一个数字（包括例外）
def isNumber(x): try: return 0 == x*0 except: return False
使用isNumber这样会给出以下输出：
class A: pass def foo(): return 1 for x in [1,1.4, A(), range(10), foo, foo()]: answer = isNumber(x) print '{answer} == isNumber({x})'.format(**locals())
输出：
True == isNumber(1) True == isNumber(1.4) False == isNumber(<__main__.A instance at 0x7ff52c15d878>) False == isNumber([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) False == isNumber(<function foo at 0x7ff52c121488>) True == isNumber(1)
世界上可能有一些非数字对象定义__mul__乘以零时返回零，但这是一个极端的例外。 这个解决scheme应该覆盖你生成/编码的所有正常和合理的代码。
对于假设的vector类：
设v是一个向量，我们乘以x 。 如果用x乘以v的每个分量是有意义的，那么我们可能就是这个意思了，所以先试试。 如果没有，也许我们可以点？ 否则，这是一个types错误。
编辑 – 下面的代码不起作用，因为2*[0]==[0,0]而不是引发TypeError 。 我离开它，因为它被评论了。
def __mul__( self, x ): try: return [ comp * x for comp in self ] except TypeError: return [ x * y for x, y in itertools.zip_longest( self, x, fillvalue = 0 )
在实现一个向量类的时候，我遇到了类似的问题。 一种方法来检查一个数字是只是转换为一个，即通过使用
float(x)
这应该拒绝x不能被转换成数字的情况; 但是也可以拒绝其他types的可能有效的数字结构，例如复数。
你可以使用isdigit（）函数。
>>> x = "01234" >>> a.isdigit() True >>> y = "1234abcd" >>> y.isdigit() False
总结/评估现有的方法：
Candidate | type | delnan | mat | shrewmouse | ant6n ------------------------------------------------------------------------- 0 | <type 'int'> | 1 | 1 | 1 | 1 0.0 | <type 'float'> | 1 | 1 | 1 | 1 0j | <type 'complex'> | 1 | 1 | 1 | 0 Decimal('0') | <class 'decimal.Decimal'> | 1 | 0 | 1 | 1 True | <type 'bool'> | 1 | 1 | 1 | 1 False | <type 'bool'> | 1 | 1 | 1 | 1 '' | <type 'str'> | 0 | 0 | 0 | 0 None | <type 'NoneType'> | 0 | 0 | 0 | 0 '0' | <type 'str'> | 0 | 0 | 0 | 1 '1' | <type 'str'> | 0 | 0 | 0 | 1 [] | <type 'list'> | 0 | 0 | 0 | 0 [1] | <type 'list'> | 0 | 0 | 0 | 0 [1, 2] | <type 'list'> | 0 | 0 | 0 | 0 (1,) | <type 'tuple'> | 0 | 0 | 0 | 0 (1, 2) | <type 'tuple'> | 0 | 0 | 0 | 0
（我是这个问题来的 ）
码
#!/usr/bin/env python """Check if a variable is a number.""" import decimal def delnan_is_number(candidate): import numbers return isinstance(candidate, numbers.Number) def mat_is_number(candidate): return isinstance(candidate, (int, long, float, complex)) def shrewmouse_is_number(candidate): try: return 0 == candidate * 0 except: return False def ant6n_is_number(candidate): try: float(candidate) return True except: return False # Test candidates = (0, 0.0, 0j, decimal.Decimal(0), True, False, '', None, '0', '1', [], [1], [1, 2], (1, ), (1, 2)) methods = [delnan_is_number, mat_is_number, shrewmouse_is_number, ant6n_is_number] print("Candidate | type | delnan | mat | shrewmouse | ant6n") print("-------------------------------------------------------------------------") for candidate in candidates: results = [m(candidate) for m in methods] print("{:<12} | {:<25} | {:>6} | {:>3} | {:>10} | {:>5}" .format(repr(candidate), type(candidate), *results))
