高级类型检查
复杂类型验证技术
from typing import Any, Callable, TypeVar, Generic
T = TypeVar('T')
class TypeValidator(Generic[T]):
def __init__(self, validator: Callable[[Any], bool]):
self._validator = validator
def validate(self, value: Any) -> T:
if not self._validator(value):
raise TypeError(f"{value} 的类型无效")
return value
def complex_type_checker():
def is_positive_integer(x):
return isinstance(x, int) and x > 0
def is_non_empty_string(x):
return isinstance(x, str) and len(x) > 0
positive_int_validator = TypeValidator(is_positive_integer)
non_empty_string_validator = TypeValidator(is_non_empty_string)
return positive_int_validator, non_empty_string_validator
嵌套类型验证
def validate_nested_structure(spec):
def validate(data):
if isinstance(spec, dict):
if not isinstance(data, dict):
return False
return all(
key in data and validate(data[key])
for key, value in spec.items()
)
elif isinstance(spec, type):
return isinstance(data, spec)
return False
return validate
## 示例用法
user_spec = {
'name': str,
'age': int,
'address': {
'city': str,
'zip': str
}
}
validator = validate_nested_structure(user_spec)
类型检查策略
| 策略 |
描述 |
使用场景 |
| 运行时验证 |
在执行期间检查类型 |
动态类型安全 |
| 结构类型检查 |
验证对象结构 |
复杂数据验证 |
| 泛型类型检查 |
支持灵活的类型约束 |
可复用的类型验证 |
基于装饰器的高级验证
def validate_args(**type_specs):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
## 验证位置参数
for i, (arg, spec) in enumerate(zip(args, type_specs.values())):
if not isinstance(arg, spec):
raise TypeError(f"参数 {i} 必须是 {spec} 类型")
## 验证关键字参数
for key, value in kwargs.items():
if key in type_specs and not isinstance(value, type_specs[key]):
raise TypeError(f"参数 {key} 必须是 {type_specs[key]} 类型")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@validate_args(name=str, age=int, active=bool)
def create_user(name, age, active=True):
return {"name": name, "age": age, "active": active}
类型验证工作流程
graph TD
A[输入数据] --> B{结构检查}
B -->|有效结构| C{类型验证}
C -->|通过类型检查| D[处理数据]
C -->|未通过类型检查| E[引发TypeError]
B -->|无效结构| F[拒绝数据]
动态类型推断
def infer_and_validate(data, expected_type=None):
def get_type_hints(obj):
return {
list: lambda x: all(isinstance(item, type(x[0])) for item in x),
dict: lambda x: all(isinstance(k, str) and isinstance(v, (int, str)) for k, v in x.items())
}.get(type(obj), lambda x: True)
if expected_type and not isinstance(data, expected_type):
raise TypeError(f"期望的类型是 {expected_type}，得到的类型是 {type(data)}")
type_validator = get_type_hints(data)
if not type_validator(data):
raise TypeError("数据类型不一致")
return data
LabEx见解
在 LabEx，我们建议将静态类型提示与运行时验证相结合，以进行全面的类型检查。
最佳实践
- 使用类型提示进行静态分析
- 实施运行时类型验证
- 创建可复用的验证装饰器
- 优雅地处理类型转换
- 提供有意义的错误消息
性能优化
- 最小化验证开销
- 缓存验证结果
- 使用惰性求值技术
- 实施选择性类型检查
