str.isdigit()仅判断整个字符串是否全为ASCII数字字符，不能提取或分割数字；实用数字提取应使用re.findall(r’d+’)获取连续整数块。
用 str.isdigit() 逐字符判断只能处理纯数字子串
很多人以为 str.isdigit() 能直接“提取数字”，其实它只是判断整个字符串是否由数字字符组成（如 "123" 返回 True，"12a3" 或 "-5" 都返回 False）。它不能拆分、不能跳过非数字字符，更不支持小数、负数、科学计数法。
常见错误是写成这样：
text = "abc123def45.6" nums = [x for x in text.split() if x.isdigit()] # → []，因为没空格，split() 得到 ['abc123def45.6']真正实用的做法是遍历每个字符，用 isdigit() 筛出数字字符，再拼接成连续数字串：
- 适合场景：只要整数、且数字是连续出现的（如日志里的 ID、编号）
- 注意：会把
"12ab34"拆成"12"和"34"，但不会合并成一个串 - 遇到小数点、负号、逗号会中断，
"-12.3"全部被忽略
用正则 re.findall(r'd+') 提取连续整数最常用
re.findall(r'd+', text) 是实际项目中最稳妥的整数提取方式，d+ 表示“一个或多个数字字符”，自动跳过所有非数字内容，并按连续块分组返回列表。
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例如：
import re text = "订单号#10023，金额￥-299.5，发货时间2024-05-12" re.findall(r'd+', text) # → ['10023', '299', '5', '2024', '05', '12']- 优点：简洁、可读性强、能处理任意位置的数字块
- 缺点：无法区分整数和小数部分（
"299.5"拆成"299"和"5"） - 若需保留小数，改用
r'd+.d+'；若要兼容整数和小数，用r'd+.?d*'（但要注意匹配空字符串和孤立小数点）
处理负数、小数、科学计数法得升级正则模式
基础 d+ 完全无法捕获 -12.3、3.14e-5 这类数值。必须扩展正则表达式，同时兼顾语法合理性和边界控制。
推荐组合（兼顾实用性与健壮性）：
- 带符号浮点数：
r'-?d+.?d*'—— 但会匹配"12."或"-."，需后处理 - 更安全的浮点数：
r'-?d+.?d+(?!.)'（排除结尾小数点） - 完整数值（含科学计数法）：
r'-?d+.?d*(?:[eE][+-]?d+)?' - 实际使用时建议加单词边界
r'b-?d+.?d*(?:[eE][+-]?d+)?b'，避免匹配到"abc123def"中的"123"（除非你确实需要）
注意：re.findall 返回的是字符串列表，如需数值计算，得手动转 Float() 或 int()，并捕获 ValueError（比如空字符串或 "."）。
性能与可维护性：别为简单需求写复杂正则
如果原始文本格式固定（如 csv 中某列全是整数），直接用 str.split() + isdigit() 可能比正则更快、更易读；如果格式杂乱、数字嵌在任意位置，正则就是刚需。
容易被忽略的关键点：
-
re.findall不会返回None，但空列表容易被当成“没找到”而漏判逻辑分支 -
str.isdigit()对 Unicode 数字（如全角数字“１２３”）返回False，要用str.isdecimal()才能覆盖 - 正则中的
d默认只匹配 ASCII 数字（0–9），不匹配中文数字或罗马数字；需要国际化支持得显式写字符集
多数情况下，re.findall(r'd+') 已经够用；真遇到负数/小数，先确认业务是否真的需要解析它们——有时截出来当字符串用，比强行转数值更安全。