Спасибо, что прочитали мой код!
В самом деле, создать универсальный редактор аннотаций в Python несложно. Вот мой вывод:
'''Very simple enforcer of type annotations.
This toy super-decorator can decorate all functions in a given module that have
annotations so that the type of input and output is enforced; an AssertionError is
raised on mismatch.
This module also has a test function func() which should fail and logging facility
log which defaults to print.
Since this is a test module, I cut corners by only checking *keyword* arguments.
'''
import sys
log = print
def func(x:'int' = 0) -> 'str':
'''An example function that fails type checking.'''
return x
# For simplicity, I only do keyword args.
def check_type(*args):
param, value, assert_type = args
log('Checking {0} = {1} of {2}.'.format(*args))
if not isinstance(value, assert_type):
raise AssertionError(
'Check failed - parameter {0} = {1} not {2}.'
.format(*args))
return value
def decorate_func(func):
def newf(*args, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
check_type(k, v, ann[k])
return check_type('<return_value>', func(*args, **kwargs), ann['return'])
ann = {k: eval(v) for k, v in func.__annotations__.items()}
newf.__doc__ = func.__doc__
newf.__type_checked = True
return newf
def decorate_module(module = '__main__'):
'''Enforces type from annotation for all functions in module.'''
d = sys.modules[module].__dict__
for k, f in d.items():
if getattr(f, '__annotations__', {}) and not getattr(f, '__type_checked', False):
log('Decorated {0!r}.'.format(f.__name__))
d[k] = decorate_func(f)
if __name__ == '__main__':
decorate_module()
# This will raise AssertionError.
func(x = 5)
При такой простоте на первый взгляд странно, что это не мейнстрим. Однако я считаю, что есть веские причины, почему это не так полезно, как может показаться. Как правило, проверка типов помогает, потому что, если вы добавляете целое число и словарь, есть вероятность, что вы сделали очевидную ошибку (и если вы имели в виду что-то разумное, все же лучше быть явным, чем неявным).
Но в реальной жизни вы часто смешиваете количества одного и того же типа компьютера, видимого компилятором, но явно различного человеческого типа, например, следующий фрагмент содержит очевидную ошибку:
height = 1.75 # Bob's height in meters.
length = len(sys.modules) # Number of modules imported by program.
area = height * length # What's that supposed to mean???
Любой человек должен немедленно увидеть ошибку в приведенной выше строке, если ему известен «человеческий тип» переменных height и length, даже если он выглядит для компьютера как совершенно законное умножение int и float.
О возможных решениях этой проблемы можно сказать больше, но применение «компьютерных типов», по-видимому, является половинным решением, так что, по крайней мере, на мой взгляд, это хуже, чем полное отсутствие решения. По этой же причине Systems Hungarian - ужасная идея, а Apps Hungarian - отличная идея. Больше информации можно найти в очень информативном сообщении Джоэла Спольски.
Теперь, если кто-то должен будет реализовать какую-то стороннюю библиотеку Pythonic, которая автоматически назначит реальным данным свой человеческий тип, а затем позаботится о преобразовании этого типа, например width * height -> area, и принудительной проверке с помощью аннотаций функций , Я думаю, что люди действительно могли бы использовать эту проверку типов!
person
ilya n.
schedule
14.08.2009
