验证python数据类中的详细类型

西门安歌

2023-03-14

问题内容：

Python
3.7是在不久前发布的，我想测试一些新奇的dataclass+键入功能。使用本机类型和typing模块中的本机类型，使提示正确工作非常容易。

>>> import dataclasses
>>> import typing as ty
>>> 
... @dataclasses.dataclass
... class Structure:
...     a_str: str
...     a_str_list: ty.List[str]
...
>>> my_struct = Structure(a_str='test', a_str_list=['t', 'e', 's', 't'])
>>> my_struct.a_str_list[0].  # IDE suggests all the string methods :)

但是我想尝试的另一件事是在运行时强制将类型提示作为条件，即dataclass类型不正确的a不可能存在。它可以很好地实现__post_init__：

>>> @dataclasses.dataclass
... class Structure:
...     a_str: str
...     a_str_list: ty.List[str]
...     
...     def validate(self):
...         ret = True
...         for field_name, field_def in self.__dataclass_fields__.items():
...             actual_type = type(getattr(self, field_name))
...             if actual_type != field_def.type:
...                 print(f"\t{field_name}: '{actual_type}' instead of '{field_def.type}'")
...                 ret = False
...         return ret
...     
...     def __post_init__(self):
...         if not self.validate():
...             raise ValueError('Wrong types')

这种validate功能适用于本机类型和自定义类，但不适用于typing模块指定的功能：

>>> my_struct = Structure(a_str='test', a_str_list=['t', 'e', 's', 't'])
Traceback (most recent call last):
  a_str_list: '<class 'list'>' instead of 'typing.List[str]'
  ValueError: Wrong types

有没有更好的方法来验证带有typing-typed列表的无类型列表？优选地，一个不包括检查类型的所有元素的任何list，dict，tuple，或set这是一个dataclass“属性。

问题答案：

而不是检查类型是否相等，应使用isinstance。但是您不能使用参数化的泛型类型（typing.List[int]），而必须使用“泛型”版本（typing.List）。因此，您将能够检查容器类型，而不是所包含的类型。参数化的泛型类型定义了__origin__可用于该属性的属性。

与Python 3.6相反，在Python 3.7中，大多数类型提示都具有有用的__origin__属性。比较：

# Python 3.6
>>> import typing
>>> typing.List.__origin__
>>> typing.List[int].__origin__
typing.List

和

# Python 3.7
>>> import typing
>>> typing.List.__origin__
<class 'list'>
>>> typing.List[int].__origin__
<class 'list'>

Python
3.8通过typing.get_origin()自省功能引入了更好的支持：

# Python 3.8
>>> import typing
>>> typing.get_origin(typing.List)
<class 'list'>
>>> typing.get_origin(typing.List[int])
<class 'list'>

值得注意的例外是typing.Any，typing.Union和typing.ClassVar…嗯，任何一个typing._SpecialForm没有定义__origin__。幸好：

>>> isinstance(typing.Union, typing._SpecialForm)
True
>>> isinstance(typing.Union[int, str], typing._SpecialForm)
False
>>> typing.get_origin(typing.Union[int, str])
typing.Union

但是参数化类型定义了一个__args__属性，该属性将其参数存储为元组。Python
3.8引入了typing.get_args()检索它们的功能：

# Python 3.7
>>> typing.Union[int, str].__args__
(<class 'int'>, <class 'str'>)

# Python 3.8
>>> typing.get_args(typing.Union[int, str])
(<class 'int'>, <class 'str'>)

因此，我们可以改进类型检查：

for field_name, field_def in self.__dataclass_fields__.items():
    if isinstance(field_def.type, typing._SpecialForm):
        # No check for typing.Any, typing.Union, typing.ClassVar (without parameters)
        continue
    try:
        actual_type = field_def.type.__origin__
    except AttributeError:
        # In case of non-typing types (such as <class 'int'>, for instance)
        actual_type = field_def.type
    # In Python 3.8 one would replace the try/except with
    # actual_type = typing.get_origin(field_def.type) or field_def.type
    if isinstance(actual_type, typing._SpecialForm):
        # case of typing.Union[…] or typing.ClassVar[…]
        actual_type = field_def.type.__args__

    actual_value = getattr(self, field_name)
    if not isinstance(actual_value, actual_type):
        print(f"\t{field_name}: '{type(actual_value)}' instead of '{field_def.type}'")
        ret = False

这不是完美的，因为它不会考虑typing.ClassVar[typing.Union[int, str]]或typing.Optional[typing.List[int]]为实例，但是它应该上手的东西。

接下来是应用此检查的方法。

除了使用之外__post_init__，我还可以使用装饰器路线：这可以用于具有类型提示的任何东西，不仅限于dataclasses：

import inspect
import typing
from contextlib import suppress
from functools import wraps


def enforce_types(callable):
    spec = inspect.getfullargspec(callable)

    def check_types(*args, **kwargs):
        parameters = dict(zip(spec.args, args))
        parameters.update(kwargs)
        for name, value in parameters.items():
            with suppress(KeyError):  # Assume un-annotated parameters can be any type
                type_hint = spec.annotations[name]
                if isinstance(type_hint, typing._SpecialForm):
                    # No check for typing.Any, typing.Union, typing.ClassVar (without parameters)
                    continue
                try:
                    actual_type = type_hint.__origin__
                except AttributeError:
                    # In case of non-typing types (such as <class 'int'>, for instance)
                    actual_type = type_hint
                # In Python 3.8 one would replace the try/except with
                # actual_type = typing.get_origin(type_hint) or type_hint
                if isinstance(actual_type, typing._SpecialForm):
                    # case of typing.Union[…] or typing.ClassVar[…]
                    actual_type = type_hint.__args__

                if not isinstance(value, actual_type):
                    raise TypeError('Unexpected type for \'{}\' (expected {} but found {})'.format(name, type_hint, type(value)))

    def decorate(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            check_types(*args, **kwargs)
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper

    if inspect.isclass(callable):
        callable.__init__ = decorate(callable.__init__)
        return callable

    return decorate(callable)

用法是：

@enforce_types
@dataclasses.dataclass
class Point:
    x: float
    y: float

@enforce_types
def foo(bar: typing.Union[int, str]):
    pass

Appart通过验证上一节中建议的某些类型提示，此方法仍存在一些缺点：

使用字符串（类型提示class Foo: def __init__(self: 'Foo'): pass）不被考虑在内inspect.getfullargspec：您可能希望使用typing.get_type_hints和inspect.signature替代;
不验证不是适当类型的默认值：
```
@enforce_type
```
def foo(bar: int = None):
pass

foo()

没有筹集任何款项TypeError。如果您想对此加以考虑inspect.Signature.bind，inspect.BoundArguments.apply_defaults则可能需要结合使用（并因此迫使您定义def foo(bar: typing.Optional[int] = None)）；

可变数量的参数无法通过验证，因为您必须定义类似的内容def foo(*args: typing.Sequence, **kwargs: typing.Mapping)，如开头所述，我们只能验证容器，而不能验证包含的对象。

更新资料

在这个答案开始流行之后，一个受它启发很大的图书馆发布了，消除上述缺点的需求已成为现实。因此，我对该typing模块进行了更多介绍，并将在此处提出一些发现和一种新方法。

对于初学者来说，typing在寻找参数何时可选方面做得很好：

>>> def foo(a: int, b: str, c: typing.List[str] = None):
...   pass
... 
>>> typing.get_type_hints(foo)
{'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'c': typing.Union[typing.List[str], NoneType]}

这非常好，绝对是对的改进inspect.getfullargspec，因此最好使用它，因为它还可以正确地将字符串作为类型提示来处理。但是typing.get_type_hints会为其他类型的默认值提供援助：

>>> def foo(a: int, b: str, c: typing.List[str] = 3):
...   pass
... 
>>> typing.get_type_hints(foo)
{'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'c': typing.List[str]}

因此，即使您觉得这种情况非常麻烦，您仍可能需要进行更严格的检查。

接下来是用作或typing参数的提示的情况。由于这些中的始终是一个元组，因此可以递归地找到该元组中包含的提示的。结合以上检查，我们将需要过滤所有剩余的内容。typing._SpecialForm``typing.Optional[typing.List[str]]``typing.Final[typing.Union[typing.Sequence, typing.Mapping]]``__args__``typing._SpecialForm``__origin__``typing._SpecialForm

拟议的改进：

import inspect
import typing
from functools import wraps


def _find_type_origin(type_hint):
    if isinstance(type_hint, typing._SpecialForm):
        # case of typing.Any, typing.ClassVar, typing.Final, typing.Literal,
        # typing.NoReturn, typing.Optional, or typing.Union without parameters
        yield typing.Any
        return

    actual_type = typing.get_origin(type_hint) or type_hint  # requires Python 3.8
    if isinstance(actual_type, typing._SpecialForm):
        # case of typing.Union[…] or typing.ClassVar[…] or …
        for origins in map(_find_type_origin, typing.get_args(type_hint)):
            yield from origins
    else:
        yield actual_type


def _check_types(parameters, hints):
    for name, value in parameters.items():
        type_hint = hints.get(name, typing.Any)
        actual_types = tuple(
                origin
                for origin in _find_type_origin(type_hint)
                if origin is not typing.Any
        )
        if actual_types and not isinstance(value, actual_types):
            raise TypeError(
                    f"Expected type '{type_hint}' for argument '{name}'"
                    f" but received type '{type(value)}' instead"
            )


def enforce_types(callable):
    def decorate(func):
        hints = typing.get_type_hints(func)
        signature = inspect.signature(func)

        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            parameters = dict(zip(signature.parameters, args))
            parameters.update(kwargs)
            _check_types(parameters, hints)

            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper

    if inspect.isclass(callable):
        callable.__init__ = decorate(callable.__init__)
        return callable

    return decorate(callable)


def enforce_strict_types(callable):
    def decorate(func):
        hints = typing.get_type_hints(func)
        signature = inspect.signature(func)

        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            bound = signature.bind(*args, **kwargs)
            bound.apply_defaults()
            parameters = dict(zip(signature.parameters, bound.args))
            parameters.update(bound.kwargs)
            _check_types(parameters, hints)

            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper

    if inspect.isclass(callable):
        callable.__init__ = decorate(callable.__init__)
        return callable

    return decorate(callable)

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