Python中实现参数类型检查的简单方法

yipeiwu_com5年前Python基础

Python是一门弱类型语言,很多从C/C++转过来的朋友起初不是很适应。比如,在声明一个函数时,不能指定参数的类型。用C做类比,那就是所有参数都是void*类型!void类型强制转换在C++中被广泛地认为是个坏习惯,不到万不得已是不会使用的。

Python自然没有类型强制转换一说了,因为它是动态语言。首先,所有对象都从Object继承而来,其次,它有强大的内省,如果调用某个不存在的方法会有异常抛出。大多数情况,我们都不需要做参数类型栓查,除了一些特殊情况。例如,某个函数接受一个str类型,结果在实际调用时传入的是unicode,测试过程中又没有代码覆盖到,这样问题就比较严重了。解决方法也很简单,借助Python的内省,很容易就能判断出参数的类型。但是每个地方都写检查代码会很累赘,何况它带来的实际价值并不高。一个好的解决方法是使用装饰器。

'''
 >>> NONE, MEDIUM, STRONG = 0, 1, 2
 >>>
 >>> @accepts(int, int, int)
 ... def average(x, y, z):
 ...   return (x + y + z) / 2
 ...
 >>> average(5.5, 10, 15.0)
 TypeWarning: 'average' method accepts (int, int, int), but was given
 (float, int, float)
 15.25
'''
def accepts(*types, **kw):
  """ Function decorator. Checks that inputs given to decorated function
  are of the expected type.

  Parameters:
  types -- The expected types of the inputs to the decorated function.
       Must specify type for each parameter.
  kw  -- Optional specification of 'debug' level (this is the only valid
       keyword argument, no other should be given).
       debug = ( 0 | 1 | 2 )

  """
  if not kw:
    # default level: MEDIUM
    debug = 1
  else:
    debug = kw['debug']
  try:
    def decorator(f):
      def newf(*args):
        if debug == 0:
          return f(*args)
        assert len(args) == len(types)
        argtypes = tuple(map(type, args))
        if argtypes != types:
          msg = info(f.__name__, types, argtypes, 0)
          if debug == 1:
            print >> sys.stderr, 'TypeWarning: ', msg
          elif debug == 2:
            raise TypeError, msg
        return f(*args)
      newf.__name__ = f.__name__
      return newf
    return decorator
  except KeyError, key:
    raise KeyError, key + "is not a valid keyword argument"
  except TypeError, msg:
    raise TypeError, msg

def info(fname, expected, actual, flag):
  """ Convenience function returns nicely formatted error/warning msg. """
  format = lambda types: ', '.join([str(t).split("'")[1] for t in types])
  expected, actual = format(expected), format(actual)
  msg = "'%s' method " % fname \
     + ("accepts", "returns")[flag] + " (%s), but " % expected\
     + ("was given", "result is")[flag] + " (%s)" % actual
  return msg

本质上讲,这也是一种运行时检查,但效果已经不错了。
更多有趣的装饰器的使用,可以参考这篇文章http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary

相关文章

简单了解python的内存管理机制

Python引入了一个机制:引用计数。 引用计数 python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数,当对象被创建时就创建了一个...

python实现简单日志记录库glog的使用

这篇文章主要介绍了python实现简单日志记录库glog的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、 glog的简介 g...

详解Django+uwsgi+Nginx上线最佳实战

什么是uwsgi? uWSGI是一个Web服务器,它实现了WSGI协议、uwsgi、http等协议。Nginx中HttpUwsgiModule的作用是与uWSGI服务器进行交换。WSG...

python读写配置文件操作示例

本文实例讲述了python读写配置文件操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 在用编译型语言写程序的时候,很多时候用到配置文件,作为一个约定的规则,一般用 ini 文件作为配置文件,当然...

介绍Python的@property装饰器的用法

在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改: s = Student() s.score = 9999 这显然不合逻...