import ast

def is_int(s):
    return isinstance(ast.literal_eval(s), int)

安全地评估表达式节点或包含Python文字或容器显示的字符串。提供的字符串或节点只能由以下Python文字结构组成：字符串，字节，数字，元组，列表，字典，集合，布尔值和None。

我应该注意到，当针对任何不构成Python文字的东西进行调用时，这将引发一个 ValueError 异常。由于问题要求一种不使用try/except的解决方案，因此我有一种类似于Kobayashi-Maru类型的解决方案：

from ast import literal_eval
from contextlib import suppress

def is_int(s):
    with suppress(ValueError):
        return isinstance(literal_eval(s), int)
    return False

¯\_(ツ)_/¯

我猜这个问题与速度有关，因为try/except会有时间惩罚：

测试数据

首先，我创建了一个包含200个字符串的列表，其中100个是失败的字符串，另外100个是数字字符串。

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也可以与Unicode字符串一起使用np.core.defchararray.isnumeric(u'+12')，但它返回一个数组。因此，如果您需要进行数千次转换并且存在缺失数据或非数字数据，则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

尝试/除非

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

看起来numpy的解决方案更快。

嗯...试试这个：

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

如果您没有输入一个不是数字的字符串，这段代码就可以正常工作。

另外（我忘记加入检查数字的部分了），还有一个函数可以检查字符串是否为数字。它是str.isdigit()。以下是一个示例：

a = 2
a.isdigit()