作为代码生成器的闭包
在这一步中，你将学习如何使用闭包动态生成代码。具体来说，你将使用闭包为类属性构建一个类型检查系统。
首先，让我们了解一下什么是闭包。闭包是一个函数对象，即使封闭作用域中的值不在内存中，它也能记住这些值。在 Python 中，当一个嵌套函数引用其封闭函数中的值时，就会创建闭包。
现在，你将开始实现类型检查系统。
- 在
/home/labex/project 目录下创建一个名为 typedproperty.py 的新文件，并添加以下代码：
## typedproperty.py
def typedproperty(name, expected_type):
"""
Create a property with type checking.
Args:
name: The name of the property
expected_type: The expected type of the property value
Returns:
A property object that performs type checking
"""
private_name = '_' + name
@property
def value(self):
return getattr(self, private_name)
@value.setter
def value(self, val):
if not isinstance(val, expected_type):
raise TypeError(f'Expected {expected_type}')
setattr(self, private_name, val)
return value
在这段代码中，typedproperty 函数是一个闭包。它接受两个参数：name 和 expected_type。@property 装饰器用于为属性创建一个 getter 方法，该方法用于获取私有属性的值。@value.setter 装饰器创建一个 setter 方法，用于检查设置的值是否为预期的类型。如果不是，则会引发 TypeError。
- 现在，让我们创建一个使用这些类型化属性的类。创建一个名为
stock.py 的文件，并添加以下代码：
from typedproperty import typedproperty
class Stock:
"""A class representing a stock with type-checked attributes."""
name = typedproperty('name', str)
shares = typedproperty('shares', int)
price = typedproperty('price', float)
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
在 Stock 类中，你使用 typedproperty 函数为 name、shares 和 price 创建类型检查属性。当你创建 Stock 类的实例时，类型检查将自动应用。
- 让我们创建一个测试文件来查看实际效果。创建一个名为
test_stock.py 的文件，并添加以下代码：
from stock import Stock
## Create a stock with correct types
s = Stock('GOOG', 100, 490.1)
print(f"Stock name: {s.name}")
print(f"Stock shares: {s.shares}")
print(f"Stock price: {s.price}")
## Try to set an attribute with the wrong type
try:
s.shares = "hundred" ## This should raise a TypeError
print("Type check failed")
except TypeError as e:
print(f"Type check succeeded: {e}")
在这个测试文件中，你首先创建一个具有正确类型的 Stock 对象。然后，你尝试将 shares 属性设置为字符串，这应该会引发 TypeError，因为预期的类型是整数。
- 运行测试文件：
python3 test_stock.py
你应该会看到类似于以下的输出：
Stock name: GOOG
Stock shares: 100
Stock price: 490.1
Type check succeeded: Expected <class 'int'>
这个输出表明类型检查正常工作。
- 现在，让我们通过为常见类型添加便捷函数来增强
typedproperty.py。在文件末尾添加以下代码：
def String(name):
"""Create a string property with type checking."""
return typedproperty(name, str)
def Integer(name):
"""Create an integer property with type checking."""
return typedproperty(name, int)
def Float(name):
"""Create a float property with type checking."""
return typedproperty(name, float)
这些函数只是 typedproperty 函数的包装器，使创建常见类型的属性更加容易。
- 创建一个名为
stock_enhanced.py 的新文件，使用这些便捷函数：
from typedproperty import String, Integer, Float
class Stock:
"""A class representing a stock with type-checked attributes."""
name = String('name')
shares = Integer('shares')
price = Float('price')
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
这个 Stock 类使用便捷函数创建类型检查属性，使代码更具可读性。
- 创建一个测试文件
test_stock_enhanced.py 来测试增强版本：
from stock_enhanced import Stock
## Create a stock with correct types
s = Stock('GOOG', 100, 490.1)
print(f"Stock name: {s.name}")
print(f"Stock shares: {s.shares}")
print(f"Stock price: {s.price}")
## Try to set an attribute with the wrong type
try:
s.price = "490.1" ## This should raise a TypeError
print("Type check failed")
except TypeError as e:
print(f"Type check succeeded: {e}")
这个测试文件与之前的类似，但它测试的是增强后的 Stock 类。
- 运行测试：
python3 test_stock_enhanced.py
你应该会看到类似于以下的输出：
Stock name: GOOG
Stock shares: 100
Stock price: 490.1
Type check succeeded: Expected <class 'float'>
在这一步中，你已经演示了如何使用闭包生成代码。typedproperty 函数创建执行类型检查的属性对象，而 String、Integer 和 Float 函数为常见类型创建专门的属性。
