这个运行时,因为类型不同引起的异常,type_assert是检查不出来的。如果要支持,就需要在add函数中检查不同类型,该如何处理了。
return decorate 上面的代码中,我们使用inspect中的signature方法获取了func的Signature对象,然后使用bind_partial方法创建了(*type_args, **type_kwargs)到func参数的映射(也就是一个字典)。 接下来就简单了,我们只需要再获取(*args, **kwargs)的类型,使用isintance函数进行比较就好。 from inspect import signature...
本文实例讲述了python通过装饰器检查函数参数数据类型的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这段代码定义了一个python装饰器,通过此装饰器可以用来检查指定函数的参数是否是指定的类型,在定义函数时加入此装饰器可以非常清晰的检测函数参数的类型,非常方便复制代码代码如下: def accepts(exception,**types): def ...
1fromtypingimportget_type_hints2fromfunctoolsimportwraps3frominspectimportgetfullargspec45#定义函数参数类型的检查函数6defparameter_check(obj, **kwargs):7hints =get_type_hints(obj)8forlabel_name, label_typeinhints.items():9#print(label_name)10#print(label_type)11#返回类型不检查 跳过 只检查实际...
可以在函数内部写isinstance来判断参数类型是否正确,但是检查可以看做不是业务代码,写在里面就是侵入式代码。那如何更加灵活的检查呢? 非侵入式代码 动态获取待检查的函数的参数类型注解 当函数调用传入实参时,和类型注解比对 能否使用函数的annotations属性吗?虽然Python 3.6之后,字典记录了录入序,但是我们还是要认为字段...
Python 解释器并不会基于函数注解来自动进行类型检查,需要我们自己去实现类型检查功能:>>> foobar.__annotations__ {'a': int, 'b': "it's b", 'c': str, 'return': tuple} >>> foobar(a='a', b=2, c=3) ('a', 2, 3) 既然通过 inspect.signature 我们可以获取函数定义的参数的顺序以及...
下面我们用装饰器来实现,函数参数的强制类型检查。 首先,这个装饰器,要接受类型参数,和指定函数参数的类型参数。也就是一个list和一个dict fromfunctoolsimportwrapsdeftypeassert(*type_args,**type_kwargs):defdecorate(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):returnfunc(*args,**kwargs)returnwrapperret...
这段代码定义了一个python装饰器,通过此装饰器可以用来检查指定函数的参数是否是指定的类型,在定义函数时加入此装饰器可以非常清晰的检测函数参数的类型,非常方便 代码如下: def accepts(exception,**types): def check_accepts(f): assert len(types) == f.func_code.co_argcount, \ ...
@type_check def demo(n: int, msg: str, state: int = None): print('正常结束\n') # 正常调用 demo(1, 'SUCCESS') # 正常调用 demo(2, 'SUCCESS', 200) # 引发异常(第3个参数只能是int类型) demo(3, 'FAILED', '哈哈') # 引发异常(第1个参数只能是int类型) demo('4', "FAILED", '...
python提示类型检查限制函数参数类型 参数规范/参数限制 defadd(a:int, b:int)->int: #int具有提示效果,提示这里要传整数类型数据,->int提示输出的是int类型数据;str代表字符,dict代表字典。。。 # defadd(a, b): # 通常我们这么写,但是水平不好或别的程序员看到后不清楚要传参是什么类型容易出错,所以在...