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：
defgcd(a,b): '''Returnthegreatestcommondivisorofaandb.''' a=abs(a) b=abs(b) ifa<b: a,b=b,a whileb!=0: a,b=b,a%b returna
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Python3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：
defgcd(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。
检查返回值类型
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：
deftypecheck(f):
defwrapper(*args,**kwargs):
result=f(*args,**kwargs)
return_type=f.__annotations__.get('return',None)
ifreturn_typeandnotisinstance(result,return_type):
raiseRuntimeError("{}shouldreturn{}".format(f.__name__,return_type.__name__))
returnresult
returnwrapper
我们可以用“a”替换函数gcd的返回值来测试上面的代码：
Traceback(mostrecentcalllast):
File"typechecker.py",line9,in<module>
gcd(1,2)
File"typechecker.py",line5,inwrapper
raiseRuntimeError("{}shouldreturn{}".format(f.__name__,return_type.__name__))
RuntimeError:gcdshouldreturnint
由上面的结果可知，确实检查了返回值的类型。
检查参数类型
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：
deftypecheck(f):
defwrapper(*args,**kwargs):
fori,arginenumerate(args[:f.__code__.co_nlocals]):
name=f.__code__.co_varnames[i]
expected_type=f.__annotations__.get(name,None)
ifexpected_typeandnotisinstance(arg,expected_type):
raiseRuntimeError("{}shouldbeoftype{};{}specified".format(name,expected_type.__name__,type(arg).__name__))
result=f(*args,**kwargs)
return_type=f.__annotations__.get('return',None)
ifreturn_typeandnotisinstance(result,return_type):
raiseRuntimeError("{}shouldreturn{}".format(f.__name__,return_type.__name__))
returnresult
returnwrapper
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：
forname,arginkwargs.items():
expected_type=f.__annotations__.get(name,None)
ifexpected_typeandnotisinstance(arg,expected_type):
raiseRuntimeError("{}shouldbeoftype{};{}specified".format(name,expected_type.__name__,type(arg).__name__))
得到的装饰器代码如下：
deftypecheck(f):
defwrapper(*args,**kwargs):
fori,arginenumerate(args[:f.__code__.co_nlocals]):
name=f.__code__.co_varnames[i]
expected_type=f.__annotations__.get(name,None)
ifexpected_typeandnotisinstance(arg,expected_type):
raiseRuntimeError("{}shouldbeoftype{};{}specified".format(name,expected_type.__name__,type(arg).__name__))
forname,arginkwargs.items():
expected_type=f.__annotations__.get(name,None)
ifexpected_typeandnotisinstance(arg,expected_type):
raiseRuntimeError("{}shouldbeoftype{};{}specified".format(name,expected_type.__name__,type(arg).__name__))
result=f(*args,**kwargs)
return_type=f.__annotations__.get('return',None)
ifreturn_typeandnotisinstance(result,return_type):
raiseRuntimeError("{}shouldreturn{}".format(f.__name__,return_type.__name__))
returnresult
returnwrapper
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）：
deftypecheck(f):
defdo_typecheck(name,arg):
expected_type=f.__annotations__.get(name,None)
ifexpected_typeandnotisinstance(arg,expected_type):
raiseRuntimeError("{}shouldbeoftype{}insteadof{}".format(name,expected_type.__name__,type(arg).__name__))
@functools.wraps(f)
defwrapper(*args,**kwargs):
fori,arginenumerate(args[:f.__code__.co_nlocals]):
do_typecheck(f.__code__.co_varnames[i],arg)
forname,arginkwargs.items():
do_typecheck(name,arg)
result=f(*args,**kwargs)
do_typecheck('return',result)
returnresult
returnwrapper
结论
注解是Python3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：
- 处理额外的参数（args中意想不到的项目）
- 默认值类型检查
- 支持多个类型
- 支持模板类型（例如，int型列表）