如何正确使用Python中的isinstance()来检查变量是否为数字？

Question

我找到了一些旧的Python代码，它做的事情类似于：

if type(var) is type(1):
   ...

按预期，`pep8` 对此提出了抱怨，建议使用 `isinstance()`。但是问题在于 `numbers` 模块从 Python 2.6 才开始存在，而我需要编写能够与 Python 2.5+ 兼容的代码。因此 `if isinstance(var, Numbers.number)` 并非解决方案。在这种情况下，什么才是正确的解决方案呢？

- sorin

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如果你愿意使用numpy，numpy.isfinite 应该可以解决问题。 - Jon Warneke

Answer 1

在Python 2中，您可以使用types模块：

>>> import types
>>> var = 1
>>> NumberTypes = (types.IntType, types.LongType, types.FloatType, types.ComplexType)
>>> isinstance(var, NumberTypes)
True

注意使用元组来测试多种类型。

在底层，IntType 只是 int 的别名，等等：

>>> isinstance(var, (int, long, float, complex))
True

complex类型要求你的Python编译时支持复数；如果你想进行防范，可以使用try/except语句块：

>>> try:
...     NumberTypes = (types.IntType, types.LongType, types.FloatType, types.ComplexType)
... except AttributeError:
...     # No support for complex numbers compiled
...     NumberTypes = (types.IntType, types.LongType, types.FloatType)
...

或者如果您直接使用这些类型：

>>> try:
...     NumberTypes = (int, long, float, complex)
... except NameError:
...     # No support for complex numbers compiled
...     NumberTypes = (int, long, float)
...

在Python 3中，types不再具有任何标准类型别名，complex始终启用，不再有long和int之间的差异，因此在Python 3中始终使用：

NumberTypes = (int, float, complex)

最后但并非最不重要的，您可以使用numbers.Numbers抽象基础类型（自Python 2.6起新增）来支持不直接继承上述类型的自定义数值类型：

>>> import numbers
>>> isinstance(var, numbers.Number)
True

检查函数同时也返回 decimal.Decimal() 和 fractions.Fraction() 对象的值为True。

这个模块默认假设complex类型是可用的；如果不可用则会导致导入错误。

- Martijn Pieters

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似乎 numpy.int32 没有被 int 捕获。 - Matthias Arras

@MatthiasArras，它不是Python int类型的子类。但是isinstance(np.int32(32), numbers.Integral)是正确的。 - Martijn Pieters

Answer 2

Python 2支持4种数字类型int、float、long和complex，而Python 3.x只支持3种类型：int、float和complex

>>> num = 10
>>> if isinstance(num, (int, float, long, complex)): #use tuple if checking against multiple types
      print('yes it is a number')

yes it is a number
>>> isinstance(num, float)   
False
>>> isinstance(num, int)
True
>>> a = complex(1, 2)
>>> isinstance(a, complex)
True

- Ashwini Chaudhary

Answer 3

可以使用Python标准库中的numbers模块：

# import numbers
isinstance(var, numbers.Number)

判断var是否为数字。示例：

import numbers
var = 5  ; print(isinstance(var, numbers.Number)) # True
var = 5.5; print(isinstance(var, numbers.Number)) # True
var = 'a'; print(isinstance(var, numbers.Number)) # False

import numpy as np
var = np.float128(888); print(isinstance(var, numbers.Number)) # True

class C: pass; var = C(); print(isinstance(c, numbers.Number)) # False

- S.V

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这是正确的，但请注意OP希望他们的代码能够在Python 2.5中运行，而numbers模块是在2.6中引入的。 - snakecharmerb

随着时间的推移，越来越不可能有人在这里寻找特定使用Python 2.5的答案。人们需要使用更新版本的Python的答案。 - S.V

这也是正确的，但是：(1) 对于一般情况已经有一个现有的问答 (2) 在这个Q&A中，使用numbers已经被提出并被接受作为答案，因此这个回答是多余的，应该被删除。 - snakecharmerb

Answer 4

根据您使用的情况，鸭子类型可能是更好的方法（它肯定 常见 推荐）。Martijn Pieters的方法存在问题，您的列表中总会漏掉某些数字类型。就我所知，您的代码将无法处理：sympy有理数、任意精度整数以及任何实现复数的实现。

另一种选择是编写此类函数：

def is_number(thing):
    try:
        thing + 1
        return True
    except TypeError:
        return False

这段代码应该适用于任何合理的数字实现。当然，有一个主要缺点：它也可以与大量非数字的不合理实现一起使用（即如果加号运算符被重载并接受整数）。

另一个选择（取决于您需要知道某个东西是否为数字的原因）是假设它是数字，如果不是，则在需要数字的任何代码位处将引发错误。

我并不是说这些方法总是更好（不像有些人...），只是值得考虑。

- dshepherd

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我知道这很老了，但是...如果thing是布尔值，thing + 1不会引发TypeError。另外，如果thing是numpy.nan，那么该函数将返回True，这可能没有意义。 - Toby Petty

我认为接受NaN是合理的：尽管它是“不是数字”的缩写，但它仍然是浮点数，这是一种数值类型。我所知道的大多数强类型语言都会在接受数字的地方编译NaN。不过，operator+也适用于布尔值，这真的很糟糕，我之前并不知道。 - dshepherd

毫无疑问，如果“thing”是任何_numpy_或_scipy_数组，则thing +1将起作用，并且不会引发任何异常，我怀疑这不是期望的行为，如果想要捕获是否为类似列表的“var”。 - lurix66