在Python开发过程中，我们经常需要校验函数的参数是否满足某些条件。比如，我们希望确保传入函数的参数不为空。为此，装饰器是一种优雅且强大的方式。但如果参数的默认值为None，且我们希望在此情况下跳过校验，传统的装饰器实现方式就略显笨拙了。好在Python的反射机制提供了强大的工具，使得基于参数默认值的条件性参数校验成为可能。本文将介绍如何实现这一需求，并提供具体的代码示例。
装饰器和参数校验
装饰器是Python中一个用于在不修改原始函数代码的情况下，增加函数功能的高级工具。如果我们需要确保一个函数的参数不为空，则可以创建一个装饰器来完成这个工作。但是，如果某些参数被允许为None作为其默认值，情况就会变得比较复杂。这就需要我们在装饰器中对函数的参数和它们的默认值进行一番巧妙的处理。
技巧性操作：利用反射获取参数默认值
解决之道在于Python的inspect模块，该模块为我们提供了一系列强大的函数，用于获取活跃对象的信息。利用inspect.signature函数，我们可以获取一个函数的签名信息，并进一步获取其参数及默认值。以下是实现这一功能的核心代码片段：
from inspect import signature, Parameter
def get_param_defaults(func):
sig = signature(func)
return {param.name: param.default for param in sig.parameters.values() if param.default is not Parameter.empty}
上述函数get_param_defaults接收一个函数对象func作为参数，返回一个字典，其中包含了该函数所有具有默认值的参数及其默认值。
实现条件性参数校验
有了上述工具，我们就可以实现一个加强版的参数校验装饰器了。具体思路是：在装饰器中首先获取函数的参数默认值信息，然后对每个参数进行校验时，检查其是否有默认值以及默认值是否为None。如果某个参数的默认值为None且未在调用时被明确传入，则跳过校验。
from functools import wraps
from inspect import signature, Parameter
def check_params_not_empty(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
param_defaults = {param.name: param.default for param in signature(func).parameters.values() if param.default is not Parameter.empty}
func_params = func.__code__.co_varnames[:func.__code__.co_argcount]
params = dict(zip(func_params, args))
params.update(kwargs)
for param, value in params.items():
if param_defaults.get(param) is None and param not in kwargs and len(args) < len(func_params):
continue
if value == "":
print(f"{param}不能为空")
return
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
应用示例
让我们用一个简单的例子来看看这个装饰器是如何工作的：
@check_params_not_empty
def test(a, b=None):
print(f"a: {a}, b: {b}")
test("value for a") # 正确执行
test("value for a", "") # 输出: b不能为空
test("value for a", "value for b") # 正确执行
test("", "value for b") # 输出: a不能为空
在此示例中，我们定义了一个函数test，该函数接受两个参数a和b，并且b的默认值为None。当我们用该装饰器装饰test函数时，装饰器能够正确地根据参数的默认值来决定是否进行非空校验。
结语
通过精妙地利用Python的反射机制，我们能够实现复杂的参数校验逻辑，进而提升代码的健壮性和灵活性。本文介绍的装饰器和技巧，展示了如何根据函数参数的默认值来灵活地进行条件性参数校验，这无疑为我们处理更复杂的参数校验场景提供了一种有效的工具。