Как определить целое число в Python: варианты проверки

Дополнительные примеры проверки целого числа в Python

Рассмотрим более сложные и редко используемые случаи, а также работу с различными типами данных.

Проверка с учётом систем счисления (base)

Функция int() может принимать основание от 2 до 36. Можно проверить, является ли строка корректным целым числом в заданной системе счисления:

def can_be_int_base(s, base=10):
    try:
        int(s, base)
        return True
    except (ValueError, TypeError):
        return False

print(can_be_int_base("1F", 16))   # True
print(can_be_int_base("1F"))        # False (по умолчанию 10)
print(can_be_int_base("123", 2))    # False (цифры 2,3 недопустимы в двоичной системе)

True
False
False

Проверка с использованием абстрактного базового класса numbers.Integral

Модуль numbers предоставляет абстрактные классы для числовых типов. Проверка через isinstance(x, numbers.Integral) вернёт True для всех целочисленных типов (int, bool, а также для пользовательских классов, реализующих интерфейс Integral).

import numbers

def is_integral_abc(x):
    return isinstance(x, numbers.Integral)

print(is_integral_abc(5))       # True
print(is_integral_abc(True))    # True (bool подкласс Integral)
print(is_integral_abc(5.0))     # False

True
True
False

Этот способ удобен, если нужно поддерживать пользовательские целочисленные классы. Однако он не исключает bool, если это необходимо.

Проверка больших целых чисел (отсутствие потери точности)

Целые числа в Python могут быть сколь угодно большими. Проверка на целое число для строки с очень большим числом работает корректно.

big_str = "1234567890123456789012345678901234567890"
# Проверка через int()
try:
    val = int(big_str)
    print(f"Успех: {val}")
except ValueError:
    print("Не удалось преобразовать")

Успех: 1234567890123456789012345678901234567890

Метод isdigit() тоже работает, но не гарантирует корректности для отрицательных чисел или чисел с пробелами.

Проверка целого числа в контексте пользовательского ввода (с учётом лидирующих/замыкающих пробелов)

Пользователь может случайно добавить пробелы. Функция int() в Python 3.10+ автоматически удаляет пробелы. Для более старых версий или дополнительной надёжности можно предварительно очистить строку:

def can_be_int_strip(s):
    # Удаляем пробелы в начале и конце
    s = s.strip()
    if not s:
        return False
    # Проверка через try/except
    try:
        int(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

print(can_be_int_strip("  42  "))    # True
print(can_be_int_strip("  -7  "))    # True
print(can_be_int_strip("  12.3  "))  # False

True
True
False

Такой подход предотвращает ложные срабатывания из-за невидимых символов.

Проверка с использованием pathlib для имён файлов (целые числа в названиях)

Иногда нужно проверить, является ли имя файла (без расширения) целым числом. Можно скомбинировать извлечение stem и проверку:

from pathlib import Path

def filename_is_int(filepath):
    stem = Path(filepath).stem
    return stem.isdigit() if stem else False

print(filename_is_int("42.txt"))       # True
print(filename_is_int("-5.txt"))       # False (isdigit не видит минус)
print(filename_is_int("abc.pdf"))      # False

True
False
False

Для отрицательных чисел в именах файлов нужно использовать более сложную логику (например, проверять наличие '-' в начале).

Проверка на целое число в массивах numpy

При работе с numpy массивами элементы могут быть типа numpy.int64 и т.п. Проверка через isinstance с int не сработает, так как это другой класс. Используйте numpy.issubdtype или проверку на отношение к целочисленным типам:

import numpy as np

def is_numpy_int(val):
    # Проверка: является ли скалярным типом, являющимся целым
    return isinstance(val, np.integer) or (np.isscalar(val) and isinstance(val, (int, np.integer)))

val1 = np.int32(10)
val2 = np.float32(5.0)
print(is_numpy_int(val1))  # True
print(is_numpy_int(val2))  # False

True
False

Для проверки всего массива можно использовать np.issubdtype(arr.dtype, np.integer).

Эти примеры покрывают большинство ситуаций, с которыми может столкнуться разработчик при проверке целых чисел в Python.