使用装饰器实现函数的数据类型检查

使用装饰器可以为函数添加额外的功能，比如在函数执行之前对参数进行类型检查。下面是使用装饰器实现函数的数据类型检查的示例。

def check_type(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 获取函数参数的类型注解
        annotations = func.__annotations__
        
        # 获取函数的参数和对应的传入值
        parameters = func.__code__.co_varnames
        values = args + tuple(kwargs.values())
        
        # 检查参数的类型是否和类型注解一致
        for parameter, value in zip(parameters, values):
            if parameter in annotations and not isinstance(value, annotations[parameter]):
                raise TypeError(f"Expected {parameter} to be of type {annotations[parameter].__name__}")
        
        # 执行函数
        return func(*args, **kwargs)
    
    return wrapper

以上是一个名为check_type的装饰器，它会在函数执行之前进行参数的类型检查。接下来，我们使用该装饰器来定义一个函数add，并为它的参数设置类型注解。

@check_type
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

在上面的例子中，函数add的两个参数a和b都被标注为int类型，返回值也被标注为int类型。当我们调用这个函数时，装饰器会检查传入的参数是否是指定的类型。

print(add(1, 2))  # 输出：3
print(add(1.5, 2.5))  # 输出：TypeError: Expected a to be of type int

在上面的例子中，当我们将浮点数类型的参数传递给add函数时，装饰器就会抛出一个TypeError异常，提示我们参数的类型错误。

使用装饰器实现函数的数据类型检查可以提高函数的可靠性，减少错误的发生。通过使用装饰器，我们可以在不改动原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。