Pythonic-如何使用多个参数初始化构造函数并进行验证

我是一个python noob，我正试图以“python式”的方式解决我的问题。我有一个类，它的

\uuuu init\uuu

方法包含6个参数。我需要验证每个参数，如果任何参数未能验证，则抛出/引发异常

这条路对吗

class DefinitionRunner:
    def __init__(self, canvasSize, flightId, domain, definitionPath, harPath):
        self.canvasSize = canvasSize
        self.flightId   = flightId
        self.domain     = domain
        self.harPath    = harPath
        self.definitionPath = definitionPath

        ... bunch of validation checks...
        ... if fails, raise ValueError ...

---

从广义上讲，这看起来像是你做这件事的方式。虽然严格地说，您也可以在分配之前而不是之后进行验证，尤其是在分配可能会占用大量时间或资源的情况下。另外，样式约定要求不要像您这样对齐赋值块。

我会像您那样做。除了验证性的东西。我将在setter方法中进行验证，并使用它来设置属性。

如果希望变量可以独立于

\uuuu init\uuuu

进行设置，则可以使用在单独的方法中实现验证

但是，它们只适用于新样式的类，因此需要将类定义为

class DefinitionRunner（object）

那么比如说,

    @property
    def canvasSize(self):
        return self._canvasSize

    @canvasSize.setter
    def canvasSize(self, value):
        # some validation here
        self._canvasSize = value

---

你可以这样做。为每种类型的输入创建一个验证器。创建一个助手函数以运行验证：

def validate_and_assign(obj, items_d, validators):
    #validate all entries
    for key, validator in validators.items():
        if not validator[key](items_d[key]):
            raise ValueError("Validation for %s failed" % (key,))

    #set all entries
    for key, val in items_d.items():
        setattr(obj, key, val)

您可以这样使用：

class DefinitionRunner:
    validators = {
        'canvasSize': canvasSize_validator,
        'flightId': flightId_validator,
        'domain': domain_validator,
        'definitionPath': definitionPath_validator,
        'harPath': harPath_validator,
    }

    def __init__(self, canvasSize, flightId, domain, definitionPath, harPath):
        validate_and_assign(self, {
            'canvasSize': canvasSize,
            'flightId': flightId,
            'domain': domain,
            'definitionPath': definitionPath,
            'harPath': harPath,
        }, DefinitionRunner.validators) 

---

当然，如果数据类型相同，验证程序可能是相同的函数。

我不确定这是否完全是“Pythonic”，但我定义了一个名为require\u type的函数装饰程序。（老实说，我想我是在网上找到的。）

然后，要使用它：

class SomeObject(object):

    @require_type("prop1", str)
    @require_type("prop2", numpy.complex128)
    def __init__(self, prop1, prop2):
        pass

---

这个看起来不错。您认为这可能不是一个好方法，有什么特别的原因吗？您正在进行哪些类型的验证？很多时候，这并不是完全必要的…验证是非常基本的，只是确保设置了一些特定的值，并且所有变量都不是空的。。。值是必需的。@NPE-我不确定是否缺少处理此问题的python特定功能。通常在执行类似操作时，您会编写大量的锅炉板代码。然而，其优点是，在初始化类实例之后，您仍然可以安全地知道用户无法将属性重置为不正常的属性。您可以通过重写

\uuuuuuu setattr\uuuuuu

在很大程度上避免样板文件，但您要么最终将该方法膨胀，或是授权给其他方法。不过，你至少可以不用那样写一堆setter。您还可以围绕

property

编写自己的decorator，它自动生成一个getter，只需要一个setter。谢谢。我现在没有选择这个，因为这不是我决定要做的，但这是一个很好的答案，我将进一步研究。这个逻辑只在对象周围有意义，所以直接将它放在类中，或在混合中。然后您可以做一些很好的事情，比如提供一个

register

方法来向类添加新的验证器。或者，如果验证器很简单，只需完全放弃外部基础结构，直接在字典中以lambda的形式编写验证器，然后在

\uuuuu init\uuuuu

中赋值时对其进行迭代。是的，mixin可能是最好的选择，使用类方法注册验证器库-这是一种有趣的方法。我会考虑这个，谢谢。你也可以使用断言语句。我一直在使用PyCharm IDE，如果您断言变量是某种类型，PyCharm可以为您提供代码完成。例如，我有一个名为

Email

的类。如果我在函数中添加一行：

assert-isinstance（email，email）

，PyCharm将知道email类的代码完成选项。我最终选择了这一行，因为这是目前工作量最小的应用程序。然而，我喜欢杰科泽拉的回答，并且很可能在将来实现这一点。

class SomeObject(object):

    @require_type("prop1", str)
    @require_type("prop2", numpy.complex128)
    def __init__(self, prop1, prop2):
        pass