在Python 3中实现类型检查器的简单方法
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,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。 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。 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,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,type(arg).__name__)) 得到的装饰器代码如下: def typecheck(f): def wrapper(*args,type(arg).__name__)) for name,arg in kwargs.items(): expected_type = f.__annotations__.get(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,type(arg).__name__)) @functools.wraps(f) def wrapper(*args,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:
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