以下内容基于Python 3x
涉及的知识前提：
- 建议理解Python装饰器后学习此内容
函数注解概述
函数注解可以针对函数的参数、返回值添加元数据，其为注解。
python是动态语言，变量赋值时不会强制声明类型，且能随时重新赋值。无法像静态编译型语言一样，在编译时发现基本问题。
函数的参数要求，没有详细的doc string或更新没跟上，以至后续的使用者不能够清晰明白设计者要求的参数类型。以上行为导致的出错率变高，难以使用等问题。
函数注解可以对参数的要求类型进行注解，对函数返回值进行注解；其只是对做一个辅助性的说明，并不强制进行类型检查。
一些第三方工具(PyCharm)会对已定义的函数注解进行检查标记提示等，在编写代码时同样也可以通过编写一个装饰器，来进行一些检查。
实际应用
inspect模块
注解信息保存在函数的__annotations__属性中，函数的参数检查，一定是在函数实际运行之前，检查传递进来的形参与原有的注解类型是否匹配。
__annotations__属性是一个字典，对于位置参数的判断，较为复杂，可直接使用inspect模块获取函数签名信息。
# 注解x和y参数要求为int类型，返回结果为int类型
# Syntax：
def foo(x: int, y: int) -> int:
return x + y
查看其__annotations__属性信息：
def foo(x: int, y: int) -> int:
return x + y
print(type(foo.__annotations__))
print(foo.__annotations__)
# 输出结果：
<class 'dict'>
{'x': <class 'int'>, 'y': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>}
使用inspect模块获取签名信息：
inspect.signature返回的是一个OrderedDict（有序字典）
import inspect
def foo(x: int, y: int) -> int:
return x + y
sig = inspect.signature(foo)
print(sig.parameters)
# 输出结果：
OrderedDict([('x', <Parameter "x:int">), ('y', <Parameter "y:int">)])
使用parameter方法，获取更详细的信息：
import inspect
def foo(x: int , y: int, z=20) -> int:
return x + y + z
sig = inspect.signature(foo)
par = sig.parameters
print(par.items())
print(par["x"].name, "|-|", par["x"].annotation, "|-|", par["x"].default, "|-|", par["x"].empty, "|-|", par["x"].kind)
print(par["y"].name, "|-|", par["y"].annotation, "|-|", par["y"].default, "|-|", par["y"].empty, "|-|", par["y"].kind)
print(par["z"].name, "|-|", par["z"].annotation, "|-|", par["z"].default, "|-|", par["z"].empty, "|-|", par["z"].kind)
#输出结果：
odict_items([('x', <Parameter "x:int">), ('y', <Parameter "y:int">), ('z', <Parameter "z=20">)])
x |-| <class 'int'> |-| <class 'inspect._empty'> |-| <class 'inspect._empty'> |-| POSITIONAL_OR_KEYWORD
y |-| <class 'int'> |-| <class 'inspect._empty'> |-| <class 'inspect._empty'> |-| POSITIONAL_OR_KEYWORD
z |-| <class 'inspect._empty'> |-| 20 |-| <class 'inspect._empty'> |-| POSITIONAL_OR_KEYWORD
parameter输出结果的信息保存在元组中，只读；
name：获取参数名字；
annotation：获取参数的注解，有可能没有定义，则为_empty；
default：返回参数的缺省值，如其中z参数的20即为缺省值；
empty：特殊的类，用来标记default属性或者注释annotation属性的空值；
kind：实参如何绑定到形参。以下是形参的类型：
-
POSITIONAL_ONLY，值必须是位置参数提供的(Python中并没有绝对的位置参数，未实现)。
-
POSITIONAL_OR_KEYWORD，值可以作为关键字或者未知参数提供。
-
VAR_POSITIONAL，可变位置参数，对应*args。
-
KEYWORD_ONLY，keyword-only参数，对应*args之后出现的非可变关键字参数。
-
VAR_KEYWORD，可变关键字参数，对应**kwargs。
业务代码
了解以上方法后，编写一个函数装饰器用来检测传参是否规范。
- 首先在函数运行之前，获取到函数签名、及签名的parameter信息将parameter信息。
- kv结构的value转换为列表保存。
- 使用for循环
检查每个对应的parameter内参数（实际传的参数）注解是否不为空并且同时是否不是已知类型（isinstance函数可以检查传的值是否是已知类型，返回True或False，签名中参数的annotation类型为已知的）。 - 匹配通过，则说明传递的参数和注解要求类型一致，否则则抛出TypeError类型的自定义错误信息。
import inspect
import functools
def parameter_check(fn):
@functools.wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
sig = inspect.signature(fn)
parameter = sig.parameters
value = list(parameter.values())
for i, par in enumerate(args):
if value[i].annotation is not value[i].empty and not isinstance(par, value[i].annotation):
raise TypeError("Parameter type error")
for k, v in kwargs.items():
if parameter[k].annotation is not parameter[k].empty and not isinstance(v, parameter[k].annotation):
raise TypeError("Parameter type error")
ret = fn(*args, **kwargs)
return ret
return wrapper
@parameter_check
def foo(x: int, y: int, z=20) -> int:
return x + y + z
print(foo(1, 50, 29))
# 输出结果：
80
# 更改传参，查看效果：
print(foo("hhh", 50, 29))
# 输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "E:/project/python/test.py", line 29, in <module>
print(foo("hhh", 50, 29))
File "E:/project/python/test.py", line 13, in wrapper
raise TypeError("Parameter type error")
TypeError: Parameter type error
总结
通过对函数注解的了解，能够更加规范代码，提高效率，避免出错。在实际应用中亦可方便的展开使用。