Python中实现参数类型检查的简单方法

Python是一门弱类型语言，很多从C/C++转过来的朋友起初不是很适应。比如，在声明一个函数时，不能指定参数的类型。用C做类比，那就是所有参数都是void*类型！void类型强制转换在C++中被广泛地认为是个坏习惯，不到万不得已是不会使用的。

Python自然没有类型强制转换一说了，因为它是动态语言。首先，所有对象都从Object继承而来，其次，它有强大的内省，如果调用某个不存在的方法会有异常抛出。大多数情况，我们都不需要做参数类型栓查，除了一些特殊情况。例如，某个函数接受一个str类型，结果在实际调用时传入的是unicode，测试过程中又没有代码覆盖到，这样问题就比较严重了。解决方法也很简单，借助Python的内省，很容易就能判断出参数的类型。但是每个地方都写检查代码会很累赘，何况它带来的实际价值并不高。一个好的解决方法是使用装饰器。

''' >>> NONE, MEDIUM, STRONG = 0, 1, 2 >>> >>> @accepts(int, int, int) ... def average(x, y, z): ... return (x + y + z) / 2 ... >>> average(5.5, 10, 15.0) TypeWarning: 'average' method accepts (int, int, int), but was given (float, int, float) 15.25'''def accepts(*types, **kw): """ Function decorator. Checks that inputs given to decorated function are of the expected type.Parameters: types -- The expected types of the inputs to the decorated function.Must specify type for each parameter. kw -- Optional specification of 'debug' level (this is the only validkeyword argument, no other should be given).debug = ( 0 | 1 | 2 )""" if not kw:# default level: MEDIUMdebug = 1 else:debug = kw['debug'] try:def decorator(f):def newf(*args):if debug == 0:return f(*args)assert len(args) == len(types)argtypes = tuple(map(type, args))if argtypes != types:msg = info(f.__name__, types, argtypes, 0)if debug == 1:print >> sys.stderr, 'TypeWarning: ', msgelif debug == 2:raise TypeError, msgreturn f(*args)newf.__name__ = f.__name__return newfreturn decorator except KeyError, key:raise KeyError, key + "is not a valid keyword argument" except TypeError, msg:raise TypeError, msgdef info(fname, expected, actual, flag): """ Convenience function returns nicely formatted error/warning msg. """ format = lambda types: ', '.join([str(t).split("'")[1] for t in types]) expected, actual = format(expected), format(actual) msg = "'%s' method " % fname /+ ("accepts", "returns")[flag] + " (%s), but " % expected/+ ("was given", "result is")[flag] + " (%s)" % actual return msg

本质上讲，这也是一种运行时检查，但效果已经不错了。
更多有趣的装饰器的使用，可以参考这篇文章