Python中实现参数类型检查的简单方法
Python是一门弱类型语言,很多从C/C++转过来的朋友起初不是很适应。比如,在声明一个函数时,不能指定参数的类型。用C做类比,那就是所有参数都是void*类型!void类型强制转换在C++中被广泛地认为是个坏习惯,不到万不得已是不会使用的。
Python自然没有类型强制转换一说了,因为它是动态语言。首先,所有对象都从Object继承而来,其次,它有强大的内省,如果调用某个不存在的方法会有异常抛出。大多数情况,我们都不需要做参数类型栓查,除了一些特殊情况。例如,某个函数接受一个str类型,结果在实际调用时传入的是unicode,测试过程中又没有代码覆盖到,这样问题就比较严重了。解决方法也很简单,借助Python的内省,很容易就能判断出参数的类型。但是每个地方都写检查代码会很累赘,何况它带来的实际价值并不高。一个好的解决方法是使用装饰器。
''' >>> NONE, MEDIUM, STRONG = 0, 1, 2 >>> >>> @accepts(int, int, int) ... def average(x, y, z): ... return (x + y + z) / 2 ... >>> average(5.5, 10, 15.0) TypeWarning: 'average' method accepts (int, int, int), but was given (float, int, float) 15.25 ''' def accepts(*types, **kw): """ Function decorator. Checks that inputs given to decorated function are of the expected type. Parameters: types -- The expected types of the inputs to the decorated function. Must specify type for each parameter. kw -- Optional specification of 'debug' level (this is the only valid keyword argument, no other should be given). debug = ( 0 | 1 | 2 ) """ if not kw: # default level: MEDIUM debug = 1 else: debug = kw['debug'] try: def decorator(f): def newf(*args): if debug == 0: return f(*args) assert len(args) == len(types) argtypes = tuple(map(type, args)) if argtypes != types: msg = info(f.__name__, types, argtypes, 0) if debug == 1: print >> sys.stderr, 'TypeWarning: ', msg elif debug == 2: raise TypeError, msg return f(*args) newf.__name__ = f.__name__ return newf return decorator except KeyError, key: raise KeyError, key + "is not a valid keyword argument" except TypeError, msg: raise TypeError, msg def info(fname, expected, actual, flag): """ Convenience function returns nicely formatted error/warning msg. """ format = lambda types: ', '.join([str(t).split("'")[1] for t in types]) expected, actual = format(expected), format(actual) msg = "'%s' method " % fname \ + ("accepts", "returns")[flag] + " (%s), but " % expected\ + ("was given", "result is")[flag] + " (%s)" % actual return msg
本质上讲,这也是一种运行时检查,但效果已经不错了。
更多有趣的装饰器的使用,可以参考这篇文章http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary

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Eine Anwendung, die XML direkt in PDF konvertiert, kann nicht gefunden werden, da es sich um zwei grundlegend unterschiedliche Formate handelt. XML wird zum Speichern von Daten verwendet, während PDF zur Anzeige von Dokumenten verwendet wird. Um die Transformation abzuschließen, können Sie Programmiersprachen und Bibliotheken wie Python und ReportLab verwenden, um XML -Daten zu analysieren und PDF -Dokumente zu generieren.

Mit einer einzigen Anwendung ist es unmöglich, XML -zu -PDF -Konvertierung direkt auf Ihrem Telefon zu vervollständigen. Es ist erforderlich, Cloud -Dienste zu verwenden, die in zwei Schritten erreicht werden können: 1. XML in PDF in der Cloud, 2. Zugriff auf die konvertierte PDF -Datei auf dem Mobiltelefon konvertieren oder herunterladen.

Die Geschwindigkeit der mobilen XML zu PDF hängt von den folgenden Faktoren ab: der Komplexität der XML -Struktur. Konvertierungsmethode für mobile Hardware-Konfiguration (Bibliothek, Algorithmus) -Codierungsoptimierungsmethoden (effiziente Bibliotheken, Optimierung von Algorithmen, Cache-Daten und Nutzung von Multi-Threading). Insgesamt gibt es keine absolute Antwort und es muss gemäß der spezifischen Situation optimiert werden.

Um Bilder über XML zu generieren, müssen Sie Grafikbibliotheken (z. B. Kissen und Jfreechart) als Brücken verwenden, um Bilder basierend auf Metadaten (Größe, Farbe) in XML zu generieren. Der Schlüssel zur Steuerung der Bildgröße besteht darin, die Werte der & lt; width & gt; und & lt; Höhe & gt; Tags in XML. In praktischen Anwendungen haben jedoch die Komplexität der XML -Struktur, die Feinheit der Graphenzeichnung, die Geschwindigkeit der Bilderzeugung und des Speicherverbrauchs und die Auswahl der Bildformate einen Einfluss auf die generierte Bildgröße. Daher ist es notwendig, ein tiefes Verständnis der XML -Struktur zu haben, die in der Grafikbibliothek kompetent ist, und Faktoren wie Optimierungsalgorithmen und Bildformatauswahl zu berücksichtigen.

XML -Formatierungs -Tools können Code nach Regeln eingeben, um die Lesbarkeit und das Verständnis zu verbessern. Achten Sie bei der Auswahl eines Tools auf die Anpassungsfunktionen, den Umgang mit besonderen Umständen, die Leistung und die Benutzerfreundlichkeit. Zu den häufig verwendeten Werkzeugtypen gehören Online-Tools, IDE-Plug-Ins und Befehlszeilen-Tools.

Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.

Verwenden Sie die meisten Texteditoren, um XML -Dateien zu öffnen. Wenn Sie eine intuitivere Baumanzeige benötigen, können Sie einen XML -Editor verwenden, z. B. Sauerstoff XML -Editor oder XMLSPY. Wenn Sie XML -Daten in einem Programm verarbeiten, müssen Sie eine Programmiersprache (wie Python) und XML -Bibliotheken (z. B. XML.etree.elementtree) verwenden, um zu analysieren.

Es gibt keine App, die alle XML -Dateien in PDFs umwandeln kann, da die XML -Struktur flexibel und vielfältig ist. Der Kern von XML zu PDF besteht darin, die Datenstruktur in ein Seitenlayout umzuwandeln, für das XML analysiert und PDF generiert werden muss. Zu den allgemeinen Methoden gehören das Parsen von XML mithilfe von Python -Bibliotheken wie ElementTree und das Generieren von PDFs unter Verwendung der ReportLab -Bibliothek. Für komplexe XML kann es erforderlich sein, XSLT -Transformationsstrukturen zu verwenden. Wenn Sie die Leistung optimieren, sollten Sie Multithread- oder Multiprozesse verwenden und die entsprechende Bibliothek auswählen.
