使用装饰器完成python运行时类型检查

概述python运行时类型检查参数类型检查装饰器设计请紧跟我的思路来设计这个可以检查函数参数类型的装饰器1.1装饰器带参数首先，这个装饰器必须允许传入参数，这样，我们才能在使用装饰器修饰函数的时候指定参数的类型@typecheck(int,int)defadd(x,y):returnx+y1.2获

python运行时类型检查

参数类型检查装饰器设计
请紧跟我的思路来设计这个可以检查函数参数类型的装饰器

1.1 装饰器带参数
首先，这个装饰器必须允许传入参数，这样，我们才能在使用装饰器修饰函数的时候指定参数的类型

@typecheck(int, int)def add(x, y):    return x + y

1.2 获得被装饰的函数的形参列表
其次，必须在函数参数和我们所规定的参数之间建立起一个映射关系，指明参数x的类型是int， 参数y的类型是int, 在装饰器里，我们必须能够拿到被装饰函数的参数，这个倒是不难，使用inspect模块的signature方法就可以

from inspect import signaturedef add(x, y):    return x + ysig = signature(add)print(sig, type(sig))

程序输出结果

(x, y) <class 'inspect.Signature'>

1.3 建立映射关系
接下来，要在函数参数列表和我们装饰器里传入的参数之间建立映射关系， 这个可以使用bind_partial方法

sig = signature(add)print(sig, type(sig))bound_types = sig.bind_partial(int, int).argumentsprint(bound_types)

程序输出结果

OrderedDict([('x', <class 'int'>), ('y', <class 'int'>)])

1.4 获取函数的实参列表
已经知道了函数的参数的约定类型，在实际执行代码时，还有能够获得函数实际传入的参数数值，也就是实参列表，这个可以通过bind方法来获得

from inspect import signaturedef add(x, y):    sig = signature(add)    bound_values = sig.bind(x, y)    print(bound_values)add(1, 4)

程序输出结果

<BoundArguments (x=1, y=4)>

1.5 检查参数类型
1.3 获取到参数的约定类型，1.4获取函数执行时实际传入的实参，那么就可以进行类型检查了，当实际传入参数类型与约定不符时则抛出异常

装饰器实现与使用
前面的设计，每一步都只解决一个小问题，现在，综合所有已经探索的技术来完成这个装饰器

from inspect import signaturefrom functools import wrapsdef typecheck(*type_args, **type_kwargs):    '''    类型检查装饰器, type_args和type_kwargs都是装饰器的参数    :param type_args:    :param type_kwargs:    :return:    '''    def decorator(func):        sig = signature(func)        # 建立函数参数与装饰器约定参数类型之间的映射关系        bound_types = sig.bind_partial(*type_args, **type_kwargs).arguments        @wraps(func)        def wrapper(*args, **kwargs):            # 获得函数执行时实际传入的数值            bound_values = sig.bind(*args, **kwargs)            # 进行类型检查            for name, value in bound_values.arguments.items():                if name in bound_types:                    if not isinstance(value, bound_types[name]):                        raise TypeError(                            'Argument {} must be {}'.format(name, bound_types[name])                            )            return func(*args, **kwargs)        return wrapper    return decorator@typecheck(int, int)def add(x, y):    return x + yadd(3, 4.5)

使用该装饰器指定参数类型非常灵活，可以使用关键字参数

@typecheck(int, z=float)def test(x, y, z):    print(x, y, z)test(1, '2', 5.4)test(1, 2, 5.4)

只用位置参数约定了函数的第一个参数类型必须是int，使用关键字参数z=float约定了参数z的类型必须是float,对于参数y没有任何要求，那么参数传入任何类型的数据都可以，装饰器不会进行检查

总结

以上是内存溢出为你收集整理的使用装饰器完成python运行时类型检查全部内容，希望文章能够帮你解决使用装饰器完成python运行时类型检查所遇到的程序开发问题。

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