# 静态语言：编译过程中会检查，会发下问题
# 动态语言：只有在运行时才会发现问题
# 1 由于编译期间不做任何检查，直到运行期间我呢提才会暴露
# 2 函数使用者并不知道参数类型的时候，容易传错参数类型
# 函数注解：给函数的形参一个类型，并有指向的return值
# python3.5开始引入
# 可以用于第三方工具（如：pycharm）提示是否有return
# 3.6可以对变量进行注解，如：i:int = 3
def add(x:int, y:int) -> int: # 声明规范是整数相加，并不强制形参类型
'''
This is add function
:param x: int
:param y: int
:return: int
'''
return x + y
print(add(4, 10))
print(add(4.0, 5.0))
print(add('abc', 'd'))
# 业务应用
# 检查实参类型
# __annotations__是一个字典，其中包括返回值类型的声明。
# inspect模块：提供回去对象信息的函数，可以检查函数和类、类型检查
# signature(callable)函数，可以获取签名（函数签名包含了一个函数的信息，包括：函数名、参数类型、函数所在的类和名称空间及其他信息）
import inspect
def add(x:int, y:int, *args, **kwargs) -> int:
'''
This is add function
:param x: int
:param y: int
:return: int
'''
return x + y
print('0 ', add.__annotations__) # 普通字典
sig = inspect.signature(add) # 拿到add函数签名（(x:int, y:int, *args, **kwargs) -> int）
print('---------------------')
print(sig)
print('1 params: ', sig.parameters) # 返回OrderedDict（有序字典）
print('2 return: ', sig.return_annotation) # 返回值注解
print('3 ', sig.parameters['x'])
print('4 ', sig.parameters['x'].annotation) # 参数注解
print('5 ', sig.parameters['args'])
print('6 ', sig.parameters['args'].annotation) # 空类型 inspect._empty
print('7 ', sig.parameters['kwargs'])
print('8 ', sig.parameters['kwargs'].annotation) # 空类型 inspect._empty
# inspect模块
# inspect.isfunction(add) 是否是函数
# inspect.ismethod(add) 是否是类的方法
# inspect.isgenerator(add) 是否是生成器对象
# inspect.isgeneratorfunction(add) 是否是生成器函数
# inspect.isclass(add) 是否是类
# inspect.ismodule(inspect) 是否是模块
# inspect.isbuiltin(print) 是否是内建对象
# inspect模块 - parameter对象
# 保存在元组中，只读 OrderedDict([('x', <Parameter "x:int">), ('y', <Parameter "y:int">), ('args', <Parameter "*args">), ('kwargs', <Parameter "**kwargs">)])
# name 参数名
# annotation 参数注解，可能没有定义
# default 参数缺省值，可能没有定义
# empty 特殊的类，用来标记default属性或者注释annotation属性的空值
# kind 实参如何绑定到形参
# POSITIONAL_ONLY 值必须是位置参数提供
# POSITIONAL_OR_KEYWORD 值可以作为关键字或者位置参数提供
# VAR_POSITIONAL 可变位置参数，对应*args
# KEYWORD_ONLY keyword_only参数，对应*或者*args之后出现的非可变关键字参数
# VAR_KEYWORD 可变关键字参数，对应**kwargs
def add2(x, y:int=11, *args, z, t=10, **kwargs) -> int:
return x + y
sig = inspect.signature(add2)
print('================================')
print('1 ', sig)
print('2 params ', sig.parameters)
print('3 return ', sig.return_annotation)
for i, item in enumerate(sig.parameters.items()):
name, param = item
print(i+1, name, '\n', param.annotation, '\n', param.kind, '\n', param.default)
print(param.default is param.empty, end='\n\n')
# 装饰器
from functools import wraps
def checker(fn):
@wraps(fn) # Decorator factory
def wrapper(*args, **kwargs):
# 检查实参
print(args, kwargs)
sig = inspect.signature(fn)
params = sig.parameters # 有序字典
# 位置参数检查
param_list = tuple(params.keys()) # 转换成有序的元组
for i, v in enumerate(args):
k = param_list[i] # 拿到key
if isinstance(v, params[k].annotation): # 根据key拿到注解
print(v, ' is ', params[k].annotation)
else:
print(v, ' is not ', params[k].annotation)
# 关键参数检查
for k,v in kwargs.items():
if isinstance(v, params[k].annotation):
print(v, ' is ', params[k].annotation)
else:
errstr = '{} {} {}'.format(v, 'is not', params[k].annotation)
print(errstr)
raise TypeError(errstr) # 抛出异常
result = fn(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
@checker
def add3(x:int, y:int=8) -> int:
return x + y
print('================================')
print(add3(4, y=5))
add3('abc', 'bcd')
print(add3(4))
