在不运行函数的情况下获取python函数属性

Question

我有一个 GUI，它允许用户从特定的 *.py 文件运行任何功能。我希望某些功能以彼此不同的方式运行。为了做到这一点，我试图将属性附加到函数（简单的事情，比如它需要哪些输入）。但是，我发现获取这些属性的唯一方法是先运行代码。

有没有一种方法可以在不运行代码的情况下获取这些属性，或者可能是一种更 Python 的方式来处理这个任务？

我的代码的非常基本的示例：

文件A.py

def Beta(x):     
    Beta.input_stype = "Float"
    y = x + 0.5

    return y

def Gamma(x):  
    Gamma.input_stype = "String"
    y = x + "_blah_blah_blah"

    return y

def Delta(x): 
    Delta.input_stype = "String"
    y = x.index('WhereIsIt')

    return y

文件B.py

import FileA
import inspect

z = inspect.getmembers(Fiddle2, inspect.isfunction)

#### User selects the code value here ####

x = user_selection

executable = z[x][1] # Pulls the executable code

if executable.input_stype == "Float" :
    y = executable(45)
elif executable.input_stype == "String" :
    y = executable('Testing_the_WhereIsIt_stuff')

Answer 1

不要在函数体内分配属性：

def Beta(x):
    y = x + 0.5
    return y
Beta.input_stype = "Float"

当您使用它时，您可能希望使用实际的float 或str 类型，而不是字符串"Float" 和"String"。如果您使用的是 Python 3，您可能还想使用函数注释：

def Beta(x: float):
    y = x + 0.5
    return y

Answer 2

您还可以通过使用装饰器使代码看起来更简洁，并使信息更接近人们在阅读您的代码时更有可能看到的函数定义。

def input_stype(typ):
    def deco(f):
        f.input_stype = typ
        return f
    return deco

@input_stype('Float')
def Beta(x):
    ...

@input_stype('String')
def Gamma(x):
    ...

Answer 3

你可以在函数定义之后设置属性：

def Beta(x):     
    y = x + 0.5
    return y

Beta.input_stype = "Float"

Answer 4

我想提出的另一个想法：

def validate_input_type(typ):
    from functools import wraps
    def decorator(f):
        f.input_type = typ
        @wraps(f)
        def wrapper(arg):
            try:
                assert isinstance(arg, typ)
            except AssertionError:
                raise TypeError('{} is not of type {}'.format(arg, typ))
            return f(arg)
        return wrapper   
    return decorator

这样使用：

@validate_input_type(float)
def foo(x):
    pass

@validate_input_type(str)
def bar(x):
    pass

这会在运行时创建 arg 类型的验证，并在函数上设置 input_type 以进行自省。

测试：

foo(1) -> TypeError
bar(1) -> TypeError
foo(1.0) -> Ok
bar('aaa') -> Ok

foo.input_type -> float
bar.input_type -> str