在python中检查变量是否为数字（int，float，np.float32，np.int64，...）的最佳方法？

Question

我现在多次运行，但从未找到令人满意的解决方案。

我想检查：变量some_var是数字类型吗？
对我来说更具体：可以将其与另一个数字进行比较吗？ （例如字符串应该失败）

Numpy 让这变得有点困难，因为：

some_var = np.int32(123)
isinstance(some_var, int)
>>> False

可能的解决方案

numpy 解决方案： np.issubtype ，比较np.number ， np.isscalar

我发现np.issubtype作为解决方法，但这对于非 numpy 类型将失败：

some_var = 123
np.issubdtype(some_var.dtype, np.number)
>>> AttributeError: 'int' object has no attribute 'dtype'

np.number可用于比较，但对于非 numpy 类型也失败

isinstance(1, np.number)
>>> False

np.isscalar()工作正常，但也允许字符串：

np.isscalar('test')
>>>True

numbers模块

有与numbers模块的比较。 这似乎很方便，但需要额外的导入。 到目前为止可能是最好的解决方案。

from numbers import Integral

isinstance(some_var, Integral)
>>> True

手动测试

最清晰的方法当然是手动测试。

isinstance(some_var, (int, float, np.int32, np.int64, np.float32, np.float64))
>>> True

我的问题

我错过了一条路吗？
最推荐的是什么？

Answer 1

由于简短的答案没有吸引观众，这里是扩展的答案：没有通用函数来检查存在的每种数字类型，因为每个包都可以实现自己的。

还建议控制接受哪些变量类型，因为包可以有不同的实现行为（例如整数除法1 / 10 = 0.1 or 1 / 10 = 0 。

因此，建议进行简单的isNumeric检查。

现在我想到了两个版本：

NUMERIC_TYPES = [int, float, ...] #to be extended by acceptable types
def isNumeric(val):
    return isinstance(val, NUMERIC_TYPES)

但是有一个性能更高的版本（我的笔记本电脑 15%）

NUMERIC_TYPES = set((int, float, np.int32, np.int64, np.float32, np.float64,...))

def isNumeric(val):
    return type(val) in NUMERIC_TYPES

对于@CodePrinz isinstance和type(x)==是不一样的！

class StupidInt(int):
    def __init__(self, val):
        self._privateInt = val
    def __add__(self, other):
        return self._privateInt - other

a = StupidInt(10)
b = StupidInt(10)
print("a + b = 0? whaaat?")
print(a+b)

print("isInstance: {}".format(isinstance(a, int)))
print("is of type: {}".format(type(a) == int))
----
a + b = 0? whaaat?
0
isInstance: True
is of type: False