函数定义的弊端
Python是动态语言，变量随时可以被赋值，且能赋值为不同的类型，同时Python不是静态编译型语言，变量类型是在运行器决定的，动态语言很灵活，但是这种特性也是弊端。
def add(x, y): return x + y print(add(4, 5)) print(add('hello', 'world')) add(4, 'hello') # 结果为： 9 helloworld --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-124-8b7c71b24ec5> in <module> 4 print(add(4, 5)) 5 print(add('hello', 'world')) ----> 6 add(4, 'hello') # <ipython-input-124-8b7c71b24ec5> in add(x, y) 1 def add(x, y): ----> 2 return x + y 3 4 print(add(4, 5)) 5 print(add('hello', 'world')) TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
上面的第三个add报错，很多时候，这样的错误很难发现，由于不做任何类型检查，直到运行期问题才显现出来，或者线上运行时才能暴露出问题，而且函数的使用者看到函数的时候，并不知道你的函数的设计，并不知道应该传入什么类型的数据。那应该如何解决这种动态语言定义的弊端呢？
这个时候就需要增加一个文档，documentation string ，当然，这只是一个惯例，并不是强制标准，不能要求程序员一定要为函数提供说明文档。但有时候，函数定义更新了，文档未必同步更新。
def add(x, y): ''' :param x: int :param y: int :return: int ''' return x + y print(help(add)) 结果为： Help on function add in module __main__: add(x, y) :param x: int :param y: int :return: int None
函数注解（function annotation）
函数注解可以解决这种动态语言定义的弊端。
def add(x:int , y:int) -> int : ''' :param x: int :param y: int :return: int ''' return x + y print(help(add)) print(add(4, 5)) print(add('mag', 'edu')) 结果为： Help on function add in module __main__: add(x: int, y: int) -> int :param x: int :param y: int :return: int None 9 magedu
函数注解是Python3.5以后引入的，它是对函数的参数进行类型注解，同时对函数的返回值进行类型注解，它只对函数参数做一个辅助的说明，并不对函数参数进行类型检查。提供给第三方工具，做代码分析，发现隐藏的bug，含住注解的信息，保存在__annotations__属性中。
def add(x:int , y:int) -> int : ''' :param x: int :param y: int :return: int ''' return x + y add.__annotations__ 结果为： {'x': int, 'y': int, 'return': int}
同时在Python3.6以后引入了变量注解，i : int = 3。
i:int =5 print(i) 结果为： 5
业务应用
函数参数类型检查，它的思路为：函数参数的检查，一定是在函数外，函数应该作为参数，传入到检查函数中，检查函数拿到函数传入的实际参数，与形参声明对比，_annotations__属性是一个字典，其中包括返回值类型的声明。假设要做位置参数的判断，无法和字典中的声明对应。使用inspect模块。
inspet模块提供获取对象信息的函数，可以检查函数和类、类型检查。
inspect模块
signature(callable)，获取签名（函数签名包含了一个函数的信息，包括函数名、它的参数类型、它所在的类和名称空间及其他信息）
import inspect def add(x:int, y:int, *args,**kwargs) -> int: return x + y sig = inspect.signature(add) print(sig, type(sig)) # 函数签名 print('params : ', sig.parameters) # OrderedDict有序字典 print('return : ', sig.return_annotation) print(sig.parameters['y'], type(sig.parameters['y'])) print(sig.parameters['x'].annotation) print(sig.parameters['args']) print(sig.parameters['args'].annotation) print(sig.parameters['kwargs']) print(sig.parameters['kwargs'].annotation) 结果为： (x: int, y: int, *args, **kwargs) -> int <class 'inspect.Signature'>#函数签名 params : OrderedDict([('x', <Parameter "x: int">), ('y', <Parameter "y: int">), ('args', <Parameter "*args">), ('kwargs', <Parameter "**kwargs">)]) return : <class 'int'> y: int <class 'inspect.Parameter'> <class 'int'> *args <class 'inspect._empty'> **kwargs <class 'inspect._empty'>
inspect.isfunction(add)，是否是函数
inspect.ismethod(add))，是否是类的方法
inspect.isgenerator(add))，是否是生成器对象
inspect.isgeneratorfunction(add))，是否是生成器函数
inspect.isclass(add))，是否是类
inspect.ismodule(inspect))，是否是模块
inspect.isbuiltin(print))，是否是内建对象
还有很多is函数，需要的时候查阅inspect模块帮助
Parameter对象
保存在元组中，是只读的。name，参数的名字，annotation，参数的注解，可能没有定义，default，参数的缺省值，可能没有定义，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，就是形参的类型。POSITIONAL_ONLY，值必须是位置参数提供（没有实现），POSITIONAL_OR_KEYWORD，值可以作为关键字或者位置参数提供，VAR_POSITIONAL，可变位置参数，对应*args，KEYWORD_ONLY，keyword-only参数，对应*或者*args之后的出现的非可变关键字参数，VAR_KEYWORD，可变关键字参数，对应**kwargs。
import inspect def add(x, y:int=7, *args, z, t=10,**kwargs) -> int: return x + y sig = inspect.signature(add) print(sig) print('params : ', sig.parameters) # 有序字典 print('return : ', sig.return_annotation) print('~~~~~~~~~~~~~~~~') for i, item in enumerate(sig.parameters.items()): name, param = item print(i+1, name, param.annotation, param.kind, param.default) print(param.default is param.empty, end=' ') 结果为： (x, y: int = 7, *args, z, t=10, **kwargs) -> int params : OrderedDict([('x', <Parameter "x">), ('y', <Parameter "y: int = 7">), ('args', <Parameter "*args">), ('z', <Parameter "z">), ('t', <Parameter "t=10">), ('kwargs', <Parameter "**kwargs">)]) return : <class 'int'> ~~~~~~~~~~~~~~~~ 1 x <class 'inspect._empty'> POSITIONAL_OR_KEYWORD <class 'inspect._empty'> True 2 y <class 'int'> POSITIONAL_OR_KEYWORD 7 False 3 args <class 'inspect._empty'> VAR_POSITIONAL <class 'inspect._empty'> True 4 z <class 'inspect._empty'> KEYWORD_ONLY <class 'inspect._empty'> True 5 t <class 'inspect._empty'> KEYWORD_ONLY 10 False 6 kwargs <class 'inspect._empty'> VAR_KEYWORD <class 'inspect._empty'> True
业务应用
现在有函数如下， 请检查用户输入的是否符合参数注解的要求。
def add(x, y:int=7) -> int: return x + y
解决这个问题，思路可以是这样的，调用时，判断用户输入的实参是否符合要求，调用时，用户感觉上还是在调用add函数，然后对用户输入的数据和声明的类型进行对比，如果不符合，提示用户。
装饰器解决
import inspect def check(fn): def wrapper(*args,**kwargs): #实参检查 #print(*args,**kwargs)#这句会出错，比如，4，y = 7,解构后相当于y = 7是print函数的关键字参数，但是没有这个关键字参数。 print(*args,kwargs) sig = inspect.signature(add)#这写错了，add应该是fn print(sig) print('params : ', sig.parameters) print('return : ', sig.return_annotation) print('~~~~~~~~~~~~~~~~') for i, item in enumerate(sig.parameters.items()): name, param = item print(i+1, name, param.annotation, param.kind, param.default) print(param.default is param.empty, end=' ') ret = fn(*args,**kwargs) return ret return wrapper @check def add(x:int,y:int=7) ->int: return x+y add(4,8)
结果为：
怎么判断?
import inspect def check(fn): def wrapper(*args,**kwargs): #实参检查 #print(*args,**kwargs)#这句会出错，比如，4，y = 7,解构后相当于y = 7是print函数的关键字参数，但是没有这个关键字参数。 print(*args,kwargs) sig = inspect.signature(fn) print(sig) print('params : ', sig.parameters) print('return : ', sig.return_annotation) print('~~~~~~~~~~~~~~~~') params = sig.parameters#有序字典 # for param in sig.parameters.values(): # print(param.name,param) # print(param.name, param.annotation, param.kind, param.default) 只是为了参照 #关键字传参处理 for k,v in kwargs.items(): if isinstance(v,params[k].annotation): print("==") #位置参数处理 param_list=list(params.keys()) for i,x in enumerate(args): k = param_list[i] if isinstance(v,params[k].annotation): print("==") ret = fn(*args,**kwargs) return ret return wrapper @check def add(x:int,y:int=7) ->int: return x+y add(4,y=8)
import inspect def add(x, y:int=7) -> int: return x + y def check(fn): def wrapper(*args, **kwargs): sig = inspect.signature(fn) params = sig.parameters values = list(params.values()) for i,p in enumerate(args): if isinstance(p, values[i].annotation): # 实参和形参声明一致 print('==') for k,v in kwargs.items(): if isinstance(v, params[k].annotation): # 实参和形参声明一致 print('===') return fn(*args, **kwargs) return wrapper check(add)(20,10) 结果为： == 30 check(add)(20,y=10) 结果为： === 30 check(add)(y=10,x=20) 结果为： === 30
业务需求是参数有注解就要求实参类型和声明应该一致，没有注解的参数不比较，如何修改代码？
import inspect def check(fn): def wrapper(*args, **kwargs): sig = inspect.signature(fn) params = sig.parameters values = list(params.values()) for i,p in enumerate(args): param = values[i] if param.annotation is not param.empty and not isinstance(p, param.annotation): print(p,'!==',values[i].annotation) for k,v in kwargs.items(): if params[k].annotation is not inspect._empty and not isinstance(v, params[k].annotation): print(k,v,'!===',params[k].annotation)
else:
errstr = "{} {} {}".format(v,"is not",params[k].annotation)
print(errstr)
raise TypeError(errstr)
return fn(*args, **kwargs) return wrapper @check def add(x, y:int=7) -> int: return x + y add(20,10) 结果为： 30 add(20,y=10) 结果为： 30 add(y=10,x=20) 结果为： 30