在Python 3中实现类型检查器的简单方法
作者:goldensun 发布时间:2022-08-13 13:30:30
示例函数
为了开发类型检查器,我们需要一个简单的函数对其进行实验。欧几里得算法就是一个完美的例子:
def gcd(a, b):
'''Return the greatest common divisor of a and b.'''
a = abs(a)
b = abs(b)
if a < b:
a, b = b, a
while b != 0:
a, b = b, a % b
return a
在上面的示例中,参数 a 和 b 以及返回值应该是 int 类型的。预期的类型将会以函数注解的形式来表达,函数注解是 Python 3 的一个新特性。接下来,类型检查机制将会以一个装饰器的形式实现,注解版本的第一行代码是:
def gcd(a: int, b: int) -> int:
使用“gcd.__annotations__”可以获得一个包含注解的字典:
>>> gcd.__annotations__
{'return': <class 'int'>, 'b': <class 'int'>, 'a': <class 'int'>}
>>> gcd.__annotations__['a']
<class 'int'>
需要注意的是,返回值的注解存储在键“return”下。这是有可能的,因为“return”是一个关键字,所以不能用作一个有效的参数名。
检查返回值类型
返回值注解存储在字典“__annotations__”中的“return”键下。我们将使用这个值来检查返回值(假设注解存在)。我们将参数传递给原始函数,如果存在注解,我们将通过注解中的值来验证其类型:
def typecheck(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = f(*args, **kwargs)
return_type = f.__annotations__.get('return', None)
if return_type and not isinstance(result, return_type):
raise RuntimeError("{} should return {}".format(f.__name__, return_type.__name__))
return result
return wrapper
我们可以用“a”替换函数gcd的返回值来测试上面的代码:
Traceback (most recent call last):
File "typechecker.py", line 9, in <module>
gcd(1, 2)
File "typechecker.py", line 5, in wrapper
raise RuntimeError("{} should return {}".format(f.__name__, return_type.__name__))
RuntimeError: gcd should return int
由上面的结果可知,确实检查了返回值的类型。
检查参数类型
函数的参数存在于关联代码对象的“co_varnames”属性中,在我们的例子中是“gcd.__code__.co_varnames”。元组包含了所有局部变量的名称,并且该元组以参数开始,参数数量存储在“co_nlocals”中。我们需要遍历包括索引在内的所有变量,并从参数“args”中获取参数值,最后对其进行类型检查。
得到了下面的代码:
def typecheck(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i, arg in enumerate(args[:f.__code__.co_nlocals]):
name = f.__code__.co_varnames[i]
expected_type = f.__annotations__.get(name, None)
if expected_type and not isinstance(arg, expected_type):
raise RuntimeError("{} should be of type {}; {} specified".format(name, expected_type.__name__, type(arg).__name__))
result = f(*args, **kwargs)
return_type = f.__annotations__.get('return', None)
if return_type and not isinstance(result, return_type):
raise RuntimeError("{} should return {}".format(f.__name__, return_type.__name__))
return result
return wrapper
在上面的循环中,i是数组args中参数的以0起始的索引,arg是包含其值的字符串。可以利用“f.__code__.co_varnames[i]”读取到参数的名称。类型检查代码与返回值类型检查完全一样(包括错误消息的异常)。
为了对关键字参数进行类型检查,我们需要遍历参数kwargs。此时的类型检查几乎与第一个循环中相同:
for name, arg in kwargs.items():
expected_type = f.__annotations__.get(name, None)
if expected_type and not isinstance(arg, expected_type):
raise RuntimeError("{} should be of type {}; {} specified".format(name, expected_type.__name__, type(arg).__name__))
得到的装饰器代码如下:
def typecheck(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i, arg in enumerate(args[:f.__code__.co_nlocals]):
name = f.__code__.co_varnames[i]
expected_type = f.__annotations__.get(name, None)
if expected_type and not isinstance(arg, expected_type):
raise RuntimeError("{} should be of type {}; {} specified".format(name, expected_type.__name__, type(arg).__name__))
for name, arg in kwargs.items():
expected_type = f.__annotations__.get(name, None)
if expected_type and not isinstance(arg, expected_type):
raise RuntimeError("{} should be of type {}; {} specified".format(name, expected_type.__name__, type(arg).__name__))
result = f(*args, **kwargs)
return_type = f.__annotations__.get('return', None)
if return_type and not isinstance(result, return_type):
raise RuntimeError("{} should return {}".format(f.__name__, return_type.__name__))
return result
return wrapper
将类型检查代码写成一个函数将会使代码更加清晰。为了简化代码,我们修改错误信息,而当返回值是无效的类型时,将会使用到这些错误信息。我们也可以利用 functools 模块中的 wraps 方法,将包装函数的一些属性复制到 wrapper 中(这使得 wrapper 看起来更像原来的函数):
def typecheck(f):
def do_typecheck(name, arg):
expected_type = f.__annotations__.get(name, None)
if expected_type and not isinstance(arg, expected_type):
raise RuntimeError("{} should be of type {} instead of {}".format(name, expected_type.__name__, type(arg).__name__))
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
for i, arg in enumerate(args[:f.__code__.co_nlocals]):
do_typecheck(f.__code__.co_varnames[i], arg)
for name, arg in kwargs.items():
do_typecheck(name, arg)
result = f(*args, **kwargs)
do_typecheck('return', result)
return result
return wrapper
结论
注解是 Python 3 中的一个新元素,本文例子中的使用方法很普通,你也可以想象很多特定领域的应用。虽然上面的实现代码并不能满足实际产品要求,但它的目的本来就是用作概念验证。可以对其进行以下改善:
处理额外的参数( args 中意想不到的项目)
默认值类型检查
支持多个类型
支持模板类型(例如,int 型列表)


猜你喜欢
- NumPy中asarray的用法函数说明asarray(a, dtype=None, order=None)转换输入为数组 array输入参
- golang的字符有如下两种:一种是 uint8['ju:nɪt] 类型叫做 byte 型,代表了 ASCII 码的一个字符。另一种
- PyQuery库就是python中的一个解析库。作用十分强大,使用上也是相当的灵活,能够实现初始化字符串、初始化 HTML 文件、初始化请求
- Django文件上传,供大家参考,具体内容如下需求1、完成学生信息注册操作2、将学生信息入库3、将上传文件存放至项目下media文件夹下4、
- 1. 原理2014年的一篇文章,开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Networks for Sente
- 通过exec可以执行动态Python代码,类似Javascript的eval功能;而Python中的eval函数可以计算Python表达式,
- 一、变量和表达式>>> 1 + 1 &n
- 申明本博客不提供任何服务器端程序,也不提供任何收费抢购软件。该博客仅用于学习selenium自动化工具。如有侵犯到任何公司的合法权益,请私信
- Python中专门提供了telnetlib库,用来完成基于telnet协议的通信功能。python3下使用telnetlib模块连接网络设备
- 我们首先看一下MySQL官方文档:5.7CREATE {DATABASE | SCHEMA} [IF NOT EXISTS] db_name
- <% Rem Rem ## 在线升级类声明 Class Cls_oUpdate
- 1从SQLServer导出数据 执行BCP: bcp "..." queryout "F:\test.txt&
- 编程零基础,可以学习 Python 吗”,这是很多初学者经常问我的一个问题。当然,在计算机方面的基础越好,对学习任何一门新的编程语言越有利。
- 下面我给出几种常用的方法: 1 .对象冒充 原理: 构造函数使用this关键字给所有属性和方法赋值, 因为构造函数只是一个函数,所以可以使C
- 本文作者系程序猿Daniel F Pupius,这是一篇他发表在Medium上的博文,讲述自己怎么在实际写代码的过程中,发现在效率和质量间做
- 今天用vue来实现一个分页组件,总体来说,vue实现比较简单,样式部分模仿了elementUI。所有代码的源码可以再github上下载的到:
- 1.概述pyecharts 是百度开源的,适用于数据可视化的工具,配置灵活,展示图表相对美观,顺滑。2.安装python3环境下的安装:pi
- 可以自动轮换的页签 tabs with auto play fucntion<html><head><meta
- python爬虫中使用urli库可以使用opener"发送多个请求,这些请求是能共享处理cookie的,小编之前也提过python
- 进程与线程的历史我们都知道计算机是由硬件和软件组成的。硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务。 操作系统是运行在硬件之上的软件