importcollectionsimportfunctoolsimportinspectdefpara_check(func):"""函数参数检查装饰器,需要配合函数注解表达式(Function Annotations)使用"""msg='Argument {argument} must be {expected!r},but got {got!r},value {value!r}'# 获取函数定义的参数sig=inspect.signature(func)parameters=sig.parameters# 参数有...
函数参数检查装饰器,需要配合函数注解表达式(Function Annotations)使用 """ msg='Argument {argument} must be {expected!r},but got {got!r},value {value!r}' # 获取函数定义的参数 sig=inspect.signature(func) parameters=sig.parameters# 参数有序字典 arg_keys=tuple(parameters.keys()) @functools.wraps...
1、定义一个带参数的装饰器，通过参数，可以动态指定参数调用的数据类型，允许只有部分参数需要进行类型检查。2、在装饰器函数中，通过inspect模块获取要装饰的原始函数的函数签名。3、通过函数签名对象的bind_partial()函数，将装饰器的参数与函数签名对象的参数列表进行绑定，形成一一映射关系。4、在装饰器的内部嵌套...
XML-RPC协议是一种轻量级的远程过程调用(Remote Procedure Call)协议,通过HTTP使用XML对调用进行编码。自定义装饰器可以提供这种类型的签名,并确保输入和输出的类型,简单来讲就是创建一个用于检查输入参数和输出参数类型的装饰器 首先展示完整的代码 rpc_info = {} def xmlrpc(in_=(), out=(type(None),)): # ...
❝ 编写自定义python函数后,一般有一个参数检查过程,检查输入的参数是否是定义的类型,参数检查可以避免一些明显错误,也可以提高代码调试时的效率。本文用装饰器加注释表达式的方式,对函数做参数检查。 ❞ 1 装饰器 在python中,常常看到@符号,后面的函数就是装饰器,比如在定义一个类的时候,会用到@property,作用是...
该模块提供了一个装饰器用于验证参数是否合法。使用方法为: from validator import validParam,nullOk,multiType @validParam(i=int) def foo(i): return i+1 编写验证器: 1. 仅验证类型: @validParam(type, ...) 例如: 检查第一个位置的参数是否为int类型: ...
在装饰器创建的实际包装函数中使用到了sig.bind()方法。bind()跟bind_partial()类似,但是它不允许忽略任何参数。因此有了下面的结果:>>>bound_values=sig.bind(1,2,3)>>>bound_values.argumentsOrderedDict([('x',1),('y',2),('z',3)])>>>使用这个映射我们可以很轻松的实现我们的强制类型检查:>>>...
python可以通过注解来存储参数的有效范围，给到装饰器进行校验。1.1 函数注解 python把注解保存到字典并且赋值给函数的__annotations__属性。参考《python函数属性和注解》描述 每个函数入参的注解只允许编写1个表达式，即不能同时给入参默认值和指定范围。示例 >>>defannof(a,b:(2,5),c:'c'=1):returna+b...
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)returnwra...
Python可以通过装饰器的入参指定装饰函数或方法的位置参数的有效范围，并且进行验证。描述 装饰器入参接收要验证的参数的位置及参数的有效范围，通过位置获取参数实际值，通过范围对参数实际值进行判断验证。（1） 最外层定义装饰器rangetest，入参argchecks保存装饰器入参，返回可调用对象onDecorator-次外层；（2） ...