Как проверить, что входные значения являются числовыми в Python?

Что проверяют

Знаете ли вы, что «число» в Python понятие неоднозначное: тип значения, строка из формы, bool, Decimal, NaN. Сначала интервьюер хочет услышать уточнение: проверяем тип объекта или то, можно ли превратить ввод в число. Следом обычно спрашивают, что ваша функция скажет про True и строку "nan".

Как отвечать

Разведите два случая. Первый: проверка типа. Идиоматично через абстрактные классы из модуля numbers:

from numbers import Real
def is_number(x): return isinstance(x, Real) and not isinstance(x, bool)

• bool: наследник int, поэтому isinstance(True, int) даёт True. Если флаг не должен проходить как число, исключайте его явно;
• numbers.Real: пропускает int, float, Fraction, но не Decimal и не complex. Если Decimal нужен, проверяйте numbers.Number или добавьте его отдельно;
• конечность: float('nan') и float('inf') тоже float, для них нужен math.isfinite.

Второй случай: строка из ввода. Здесь работает принцип «проще попросить прощения»: пытаетесь преобразовать и ловите исключение.

• float(s) в try/except (ValueError, TypeError): принимает пробелы по краям, экспоненту 1e3, подчёркивания 1_000, а также "nan" и "inf", поэтому после преобразования снова нужен math.isfinite;
• str.isdigit(): не годится как универсальный ответ. Минус и точку он не пропускает, а надстрочную "²" считает цифрой, хотя int("²") падает;
• целое: если нужно именно целое, пробуйте int(s), а не float, иначе "1.5" пройдёт.

В реальном сервисе ручные проверки обычно заменяет схема: pydantic в FastAPI сама приводит и валидирует поля, а строгий режим запрещает неявное превращение строки в число.

Где спотыкаются

Проверяют isinstance(x, int) и не замечают, что True проходит как единица.

Считают, что успешный float(x) означает «нормальное число», и пропускают NaN и бесконечность, которые потом ломают сортировку и суммы.

Ставят голый except: вокруг преобразования. Он глотает всё, вплоть до KeyboardInterrupt, и прячет настоящие ошибки.