Python装饰器：参数合法性验证实战

"Python装饰器用于验证参数合法性，提供了一个装饰器`validParam`，可以检查参数类型并可设置条件验证。" 在Python编程中，装饰器是一种强大的工具，允许我们修改或增强函数、类或其他可调用对象的行为，而无需直接改动它们的源代码。在本实例中，装饰器被用来确保函数接收到的参数是符合预期的类型和条件，从而增加了代码的健壮性。 首先，装饰器`validParam`的基本用法是接受一个类型作为参数，确保传入的参数是该类型的实例。例如： ```python from validator import validParam @validParam(int) def foo(i): return i + 1 ``` 在这个例子中，`foo`函数期望接收到一个整数。如果传入的参数不是整数，装饰器将会处理错误。 装饰器支持验证多个参数，可以通过传入多个类型来实现： ```python @validParam(int, str) def bar(i, s): pass ``` 这里，`bar`函数期望接收一个整数和一个字符串。 对于可变参数（`*args`）和关键字参数（`**kwargs`），装饰器也能处理： ```python @validParam(varargs=int) def foo_with_varargs(*varargs): pass @validParam(kws=int) def foo_with_kwds(**kws): pass ``` 这两个例子中，`varargs`和`kwds`参数内的所有元素都将被检查是否为整数。 除了验证类型，装饰器还可以添加条件验证。这通过传递一个元组`(type, condition)`来实现，其中`condition`是一个字符串表达式，使用`x`来代表要验证的对象。例如： ```python @validParam(i=(int, '10 < x < 20')) def age验证(i): pass @validParam(s=(str, 'len(x) < 20')) def short_string(s): pass ``` 在这两个例子中，`i`必须是10到20之间的整数，而`s`必须是长度小于20的字符串。 测试用例通常存储在以`_test`开头的函数中，这样可以方便地对装饰器的功能进行验证。通过运行这些测试用例，可以确保装饰器按预期工作。 这个装饰器模块提供了一种优雅的方式来验证函数参数，避免了在每个函数内部手动进行参数检查，提升了代码的可读性和可维护性。在实际开发中，这样的装饰器可以帮助确保参数的一致性，减少因类型错误引发的异常，提高程序的稳定性。