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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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.
