Python 3.7是在不久前发布的,我想测试一些新奇的dataclass+键入功能。使用本机类型和typing模块中的本机类型,使提示正确工作非常容易。
dataclass
typing
>>> import dataclasses >>> import typing as ty >>> ... @dataclasses.dataclass ... class Structure: ... a_str: str ... a_str_list: ty.List[str] ... >>> my_struct = Structure(a_str='test', a_str_list=['t', 'e', 's', 't']) >>> my_struct.a_str_list[0]. # IDE suggests all the string methods :)
但是我想尝试的另一件事是在运行时强制将类型提示作为条件,即dataclass类型不正确的a不可能存在。它可以很好地实现__post_init__:
__post_init__
>>> @dataclasses.dataclass ... class Structure: ... a_str: str ... a_str_list: ty.List[str] ... ... def validate(self): ... ret = True ... for field_name, field_def in self.__dataclass_fields__.items(): ... actual_type = type(getattr(self, field_name)) ... if actual_type != field_def.type: ... print(f"\t{field_name}: '{actual_type}' instead of '{field_def.type}'") ... ret = False ... return ret ... ... def __post_init__(self): ... if not self.validate(): ... raise ValueError('Wrong types')
这种validate功能适用于本机类型和自定义类,但不适用于typing模块指定的功能:
validate
>>> my_struct = Structure(a_str='test', a_str_list=['t', 'e', 's', 't']) Traceback (most recent call last): a_str_list: '<class 'list'>' instead of 'typing.List[str]' ValueError: Wrong types
有没有更好的方法来验证带有typing-typed列表的无类型列表?优选地,一个不包括检查类型的所有元素的任何list,dict,tuple,或set这是一个dataclass“属性。
list
dict
tuple
set
而不是检查类型是否相等,应使用isinstance。但是您不能使用参数化的泛型类型(typing.List[int]),而必须使用“泛型”版本(typing.List)。因此,您将能够检查容器类型,而不是所包含的类型。参数化的泛型类型定义了__origin__可用于该属性的属性。
isinstance
typing.List[int]
typing.List
__origin__
与Python 3.6相反,在Python 3.7中,大多数类型提示都具有有用的__origin__属性。比较:
# Python 3.6 >>> import typing >>> typing.List.__origin__ >>> typing.List[int].__origin__ typing.List
和
# Python 3.7 >>> import typing >>> typing.List.__origin__ <class 'list'> >>> typing.List[int].__origin__ <class 'list'>
Python 3.8通过typing.get_origin()自省功能引入了更好的支持:
typing.get_origin()
# Python 3.8 >>> import typing >>> typing.get_origin(typing.List) <class 'list'> >>> typing.get_origin(typing.List[int]) <class 'list'>
值得注意的例外是typing.Any,typing.Union和typing.ClassVar…嗯,任何一个typing._SpecialForm没有定义__origin__。幸好:
typing.Any
typing.Union
typing.ClassVar
typing._SpecialForm
>>> isinstance(typing.Union, typing._SpecialForm) True >>> isinstance(typing.Union[int, str], typing._SpecialForm) False >>> typing.get_origin(typing.Union[int, str]) typing.Union
但是参数化类型定义了一个__args__属性,该属性将其参数存储为元组。Python 3.8引入了typing.get_args()检索它们的功能:
__args__
typing.get_args()
# Python 3.7 >>> typing.Union[int, str].__args__ (<class 'int'>, <class 'str'>) # Python 3.8 >>> typing.get_args(typing.Union[int, str]) (<class 'int'>, <class 'str'>)
因此,我们可以改进类型检查:
for field_name, field_def in self.__dataclass_fields__.items(): if isinstance(field_def.type, typing._SpecialForm): # No check for typing.Any, typing.Union, typing.ClassVar (without parameters) continue try: actual_type = field_def.type.__origin__ except AttributeError: # In case of non-typing types (such as <class 'int'>, for instance) actual_type = field_def.type # In Python 3.8 one would replace the try/except with # actual_type = typing.get_origin(field_def.type) or field_def.type if isinstance(actual_type, typing._SpecialForm): # case of typing.Union[…] or typing.ClassVar[…] actual_type = field_def.type.__args__ actual_value = getattr(self, field_name) if not isinstance(actual_value, actual_type): print(f"\t{field_name}: '{type(actual_value)}' instead of '{field_def.type}'") ret = False
这不是完美的,因为它不会考虑typing.ClassVar[typing.Union[int, str]]或typing.Optional[typing.List[int]]为实例,但是它应该上手的东西。
typing.ClassVar[typing.Union[int, str]]
typing.Optional[typing.List[int]]
接下来是应用此检查的方法。
除了使用之外__post_init__,我还可以使用装饰器路线:这可以用于具有类型提示的任何东西,不仅限于dataclasses:
dataclasses
import inspect import typing from contextlib import suppress from functools import wraps def enforce_types(callable): spec = inspect.getfullargspec(callable) def check_types(*args, **kwargs): parameters = dict(zip(spec.args, args)) parameters.update(kwargs) for name, value in parameters.items(): with suppress(KeyError): # Assume un-annotated parameters can be any type type_hint = spec.annotations[name] if isinstance(type_hint, typing._SpecialForm): # No check for typing.Any, typing.Union, typing.ClassVar (without parameters) continue try: actual_type = type_hint.__origin__ except AttributeError: # In case of non-typing types (such as <class 'int'>, for instance) actual_type = type_hint # In Python 3.8 one would replace the try/except with # actual_type = typing.get_origin(type_hint) or type_hint if isinstance(actual_type, typing._SpecialForm): # case of typing.Union[…] or typing.ClassVar[…] actual_type = type_hint.__args__ if not isinstance(value, actual_type): raise TypeError('Unexpected type for \'{}\' (expected {} but found {})'.format(name, type_hint, type(value))) def decorate(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): check_types(*args, **kwargs) return func(*args, **kwargs) return wrapper if inspect.isclass(callable): callable.__init__ = decorate(callable.__init__) return callable return decorate(callable)
用法是:
@enforce_types @dataclasses.dataclass class Point: x: float y: float @enforce_types def foo(bar: typing.Union[int, str]): pass
Appart通过验证上一节中建议的某些类型提示,此方法仍存在一些缺点:
class Foo: def __init__(self: 'Foo'): pass
inspect.getfullargspec
typing.get_type_hints
inspect.signature
不验证不是适当类型的默认值:
@enforce_type
def foo(bar: int = None): pass
foo()
没有筹集任何款项TypeError。如果您想对此加以考虑inspect.Signature.bind,inspect.BoundArguments.apply_defaults则可能需要结合使用(并因此迫使您定义def foo(bar: typing.Optional[int] = None));
TypeError
inspect.Signature.bind
inspect.BoundArguments.apply_defaults
def foo(bar: typing.Optional[int] = None)
def foo(*args: typing.Sequence, **kwargs: typing.Mapping)
在这个答案开始流行之后,一个受它启发很大的图书馆发布了,消除上述缺点的需求已成为现实。因此,我对该typing模块进行了更多介绍,并将在此处提出一些发现和一种新方法。
对于初学者来说,typing在寻找参数何时可选方面做得很好:
>>> def foo(a: int, b: str, c: typing.List[str] = None): ... pass ... >>> typing.get_type_hints(foo) {'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'c': typing.Union[typing.List[str], NoneType]}
这非常好,绝对是对的改进inspect.getfullargspec,因此最好使用它,因为它还可以正确地将字符串作为类型提示来处理。但是typing.get_type_hints会为其他类型的默认值提供援助:
>>> def foo(a: int, b: str, c: typing.List[str] = 3): ... pass ... >>> typing.get_type_hints(foo) {'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'c': typing.List[str]}
因此,即使您觉得这种情况非常麻烦,您仍可能需要进行更严格的检查。
接下来是用作或typing参数的提示的情况。由于这些中的始终是一个元组,因此可以递归地找到该元组中包含的提示的。结合以上检查,我们将需要过滤所有剩余的内容。typing._SpecialForm``typing.Optional[typing.List[str]]``typing.Final[typing.Union[typing.Sequence, typing.Mapping]]``__args__``typing._SpecialForm``__origin__``typing._SpecialForm
typing._SpecialForm``typing.Optional[typing.List[str]]``typing.Final[typing.Union[typing.Sequence, typing.Mapping]]``__args__``typing._SpecialForm``__origin__``typing._SpecialForm
拟议的改进:
import inspect import typing from functools import wraps def _find_type_origin(type_hint): if isinstance(type_hint, typing._SpecialForm): # case of typing.Any, typing.ClassVar, typing.Final, typing.Literal, # typing.NoReturn, typing.Optional, or typing.Union without parameters yield typing.Any return actual_type = typing.get_origin(type_hint) or type_hint # requires Python 3.8 if isinstance(actual_type, typing._SpecialForm): # case of typing.Union[…] or typing.ClassVar[…] or … for origins in map(_find_type_origin, typing.get_args(type_hint)): yield from origins else: yield actual_type def _check_types(parameters, hints): for name, value in parameters.items(): type_hint = hints.get(name, typing.Any) actual_types = tuple( origin for origin in _find_type_origin(type_hint) if origin is not typing.Any ) if actual_types and not isinstance(value, actual_types): raise TypeError( f"Expected type '{type_hint}' for argument '{name}'" f" but received type '{type(value)}' instead" ) def enforce_types(callable): def decorate(func): hints = typing.get_type_hints(func) signature = inspect.signature(func) @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): parameters = dict(zip(signature.parameters, args)) parameters.update(kwargs) _check_types(parameters, hints) return func(*args, **kwargs) return wrapper if inspect.isclass(callable): callable.__init__ = decorate(callable.__init__) return callable return decorate(callable) def enforce_strict_types(callable): def decorate(func): hints = typing.get_type_hints(func) signature = inspect.signature(func) @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): bound = signature.bind(*args, **kwargs) bound.apply_defaults() parameters = dict(zip(signature.parameters, bound.args)) parameters.update(bound.kwargs) _check_types(parameters, hints) return func(*args, **kwargs) return wrapper if inspect.isclass(callable): callable.__init__ = decorate(callable.__init__) return callable return decorate(callable)