Python检查函数和方法的输入/输出

在Python中，通常没有强制的输入/输出检查机制，但你可以通过编写代码来验证函数和方法的输入/输出。这通常被称为“参数验证”或“输入检查”。以下是一些常用的方法来检查函数和方法的输入/输出：

1. 类型检查：
   使用isinstance()函数来检查参数的类型。

def greet(name):
    if not isinstance(name, str):
        raise TypeError("Name must be a string.")
    print(f"Hello, {name}!")

# 调用函数
greet("Alice")  # 正确
greet(123)     # 错误，会抛出TypeError

1. 值范围检查：
   对于数值类型，你可能需要检查它们是否在预期的范围内。

def calculate_discount(price, discount_rate):
    if not isinstance(price, (int, float)) or not isinstance(discount_rate, (int, float)):
        raise TypeError("Price and discount_rate must be numbers.")
    if discount_rate < 0 or discount_rate > 1:
        raise ValueError("Discount rate must be between 0 and 1.")
    return price * (1 - discount_rate)

# 调用函数
print(calculate_discount(100, 0.1))  # 正确
print(calculate_discount(100, -0.1)) # 错误，会抛出ValueError

1. 使用断言（Assertions）：
   在开发过程中，你可以使用断言来检查参数的有效性。注意，断言在生产环境中可能不是最佳选择，因为它们可以在不引发异常的情况下被禁用。

def divide(a, b):
    assert isinstance(a, (int, float)), "a must be a number"
    assert isinstance(b, (int, float)), "b must be a number"
    assert b != 0, "b cannot be zero"
    return a / b

# 调用函数
print(divide(10, 2))  # 正确
print(divide(10, 0))  # 错误，会抛出AssertionError

1. 使用第三方库：
   有些第三方库提供了更复杂的参数验证功能，如voluptuous或typing（在Python 3.5及以上版本中引入）。

使用typing模块的例子：

from typing import Union

def greet(name: str) -> None:
    print(f"Hello, {name}!")

# 注意：这里的类型注解只是用于静态类型检查，运行时不会强制类型

然而，要利用typing模块进行真正的运行时类型检查，你需要结合像mypy这样的静态类型检查工具。

1. 返回值的检查：
   虽然Python没有直接检查函数返回值类型的机制，但你可以通过编写测试来验证函数是否返回了预期的结果。这通常是通过单元测试框架（如unittest）来完成的。

2. 文档字符串（Docstrings）：
   编写清晰的文档字符串来描述函数和方法的行为、参数和返回值可以帮助其他开发者（或未来的你）理解如何正确使用这些函数和方法。

3. 使用装饰器：
   你可以编写装饰器来封装参数验证的逻辑，并在多个函数之间重用这些逻辑。这是一种高级的编程技术，但可以提高代码的可读性和可维护性。