在Python 3中实现类型检查器的简单方法

yipeiwu_com7年前Python基础

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)

相关文章

Flask框架中密码的加盐哈希加密和验证功能的用法详解

密码加密简介 密码存储的主要形式: 明文存储:肉眼就可以识别,没有任何安全性。 加密存储:通过一定的变换形式,使得密码原文不易被识别。 密码加密的几类方式: 明文转码加...

django admin 自定义替换change页面模板的方法

django admin 自定义替换change页面模板的方法

举个简单的例子:(此仅限于修改change_form页面) 原来的时候,change_form_list是包含这些按钮的: 因为此页面继承了 {% extends 'admin/c...

Python函数式编程指南(四):生成器详解

4. 生成器(generator) 4.1. 生成器简介 首先请确信,生成器就是一种迭代器。生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循...

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来。 从纯文本格式文件 “file_in”中读取数据,格式如下: 需要输出成“file_out”,格式如下: 数据...

对Tensorflow中权值和feature map的可视化详解

对Tensorflow中权值和feature map的可视化详解

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图、loss、网络参数等进行可视化。本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代...