python--装饰器做参数检查

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，作用是将一个方法转换为类的属性，也是一个装饰器。装饰器可以理解为对函数外加一个行为，这个行为是对你的项目代码是比较有意义的通用行为，常见的行为有打印日子，打印函数计算时长，也比如本次我们要做的参数检查等。对函数加装饰器，不仅可以增加函数功能，也能简化代码，提高可读性。

直接举个例子来说明，我们定义一个计时器，计算函数的运行时长：

import time


def timer(func):
    """
    用于计时的装饰器函数

    :param func: 被装饰函数
    :return: 闭包函数，封装了自定义行为与被装饰函数的调用
    """

    def wrapper(*args, **kwargs):
        """
        闭包函数

        :param args: 被装饰函数的位置参数
        :param kwargs: 被装饰函数的关键字参数
        :return: int,被装饰函数的计算结果
        """
        t1 = time.time()  # 开始时间
        r = func(*args, **kwargs)  # 被装饰函数调用
        t2 = time.time()  # 结束时间
        cost = t2 - t1  # 计算时长
        print('function cost{} second'.format(cost))
        return r

    return wrapper

我们定义的函数timer是一个装饰器函数，这个函数比较特殊，它能把函数作为参数传入，这里是我们的被装饰函数，然后返回的对象也为一个函数，称之为闭包函数，在闭包函数中，需要做两件事，一件事是定义行为（打印函数计算时长），另一件事是调用函数计算。

装饰器函数写好后，可以直接使用@符号进行使用，我们定义一个需要被装饰的函数add，作用就是对两个数相加，使用装饰器时在函数前一行加上@timer即可。

@timer
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

@符号是装饰器的语法糖，可以理解为装饰器的快捷键，如果不用@符号，直接用装饰器函数调用的形式也是可以的，只不过语法糖更简洁。@符号的作用就是在函数实际调用前，执行以下语句：

add = timer(add)

最后，运行函数add，得到如下效果：

print(add(1, 2))

function cost2.000091075897217 second
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可见，函数不仅运算出结果，也打印出了计算时长。此后，该装饰器可以用在任何你认为需要打印函数计算时长的地方，可是说是很方便了。

2 注释表达式

注释表达式是python的一种特性，使可以在函数定义的时候，顺便定义输入参数的类型，提高函数可读性。用:符号加上参数类型实现。

def anno(x: str, y: dict, z: int = 123):
    print("x type:{},y type:{},z type{}".format(type(x), type(y), type(z)))


anno('123', {'a': 1}, 2)

x type:,y type:,z type

3 函数参数检查

有了前面两部分知识，可以完成函数参数检查任务了，大致思路是在函数定义的时候使用注释表达式定义参数类型，然后编写一个参数检查装饰器，来检查输入的参数是否与定义的类型一致，不一致则自定义报错。

import collections
import functools
import inspect


def para_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  # 参数有序字典
    arg_keys = tuple(parameters.keys())  # 参数名称

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        CheckItem = collections.namedtuple('CheckItem', ('anno', 'arg_name', 'value'))
        check_list = []

        # collect args   *args 传入的参数以及对应的函数参数注解
        for i, value in enumerate(args):
            arg_name = arg_keys[i]
            anno = parameters[arg_name].annotation
            check_list.append(CheckItem(anno, arg_name, value))

        # collect kwargs  **kwargs 传入的参数以及对应的函数参数注解
        for arg_name, value in kwargs.items():
            anno = parameters[arg_name].annotation
            check_list.append(CheckItem(anno, arg_name, value))

        # check type
        for item in check_list:
            if not isinstance(item.value, item.anno):
                error = msg.format(expected=item.anno, argument=item.arg_name,
                                   got=type(item.value), value=item.value)
                raise TypeError(error)

        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper

定义一个被检查函数:

@para_check
def test(x: int, y: int):
    return x + y

当输入参数类型错误时，会打印出自定义的输出内容，由此可以很方便定位错误，分析错误原因。

test('1',2)

TypeError: Argument x must be ,but got ,value '1'

此后，可以在任何需要做参数检查的函数前，加上@para_check装饰器，这样可以避免在每个函数中都写一大段参数检查的重复代码，参数检查装饰器，简化代码，降低冗余度。