本篇文章为大家展示了Python中怎么实现参数注解，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1.函数定义的弊端

• python是动态语言，变量随时可以被赋值，且能赋值为不同的类型，动态语言很灵活，但是这种特性也是弊端；

• 难发现：由于不做任何类型检查，直到运行期问题才显现出来，或者线上运行时才能暴露出问 题 ；

• 难使用：函数的使用者看到函数的时候，并不知道你的函数的设计，并不知道应该传入什么类 型的数据；

• 解决办法：可以通过增加文档Documentation String（帮助文档）和使用函数参数注解两种办法来解决这个弊端；

2.什么是参数注解

def show(x: int, y: int) -> int:
    '''
    :param x:
    :param y:
    :return:
    '''
    return x * y
print(show(10,20)) # 200

• 函数中间使用 ‘’’ ‘’’包裹起来的注释说明就是参数注解；

3.使用参数注解的好处

• 参数注解可以避免动态语音的弊端；

• 可以对函数的参数进行类型注解和对函数的返回值进行类型注解；

• 参数注解只对函数参数做一个辅助的说明，并不对函数参数进行类型检查；

4.Functools模块的使用

# 示例1
import inspect
def add(x:int, y:int, *args,**kwargs) -> int:
    return x + y
sig = inspect.signature(add)
print(sig) # (x: int, y: int, *args, **kwargs) -> int
print(sig.parameters) # OrderedDict([('x', <Parameter "x: int">), ('y', <Parameter "y: int">), ('args', <Parameter "*args">), ('kwargs', <Parameter "**kwargs">)])
# 示例2: partial偏函数
from functools import partial
def add(x, y):
    return x + y
partial_add = partial(add, x=1)
result = partial_add(y=2)
print(result)   #输出： 3
# lru_cache
from functools import lru_cache
import time
@lru_cache()
def add(x, y):
    time.sleep(10)
    return x + y
print(add(1,2))
print(add(2,3))
print(add(2,3))
print(add(2,3))

• 指那些作用于函数或者返回其它函数的函数，通常只要是可以被当做函数调用的对象就是这个模块的目标；

• lru_cache装饰器的作用就是把计算结果保存在内存中，下一次有同一个参数传入的话就不会再次进行计算；

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