寻求类似attrs的Python函数可选轻量参数验证库

Param是完全贴合你需求的轻量参数验证工具：

• 支持给普通函数的参数加声明式验证，风格和attrs一模一样
• 验证是可选的：只有你显式加了验证规则的参数才会做运行时检查，没加规则的参数只靠类型提示做静态校验（比如mypy），不会强制做不必要的类型检查，对Callable、numpy数组这类复杂类型友好
• 内置了常用的验证逻辑（比如范围、非空），也能轻松写自定义验证器

用Param重写你的示例函数 #

import param

@param.parameterized
def foo(
    a: int = param.Integer(gt=0),  # 确保a是正整数
    b: float = param.Number(gt=0, le=1),  # 确保b在(0,1]区间
    c: str = param.String(allow_blank=False)  # 确保c非空
) -> None:
    # 直接使用验证后的参数即可
    pass

如果需要自定义验证逻辑，比如更复杂的规则，也可以直接传验证函数：

def custom_a_validator(value):
    if not isinstance(value, int) or value <= 0:
        raise ValueError(f"'a'必须是正整数，实际得到: {value}")
    return value

@param.parameterized
def foo(
    a: int = param.Parameter(validate=custom_a_validator),
    b: float = param.Number(gt=0, le=1),
    c: str = param.String(allow_blank=False)
) -> None:
    pass

备选：自己写轻量装饰器 #

如果不想额外装库，也可以用装饰器实现只验证指定参数的逻辑，完全可控：

import inspect
from functools import wraps

# 定义验证器装饰器，只针对指定参数做检查
def validate_param(param_name, validator):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            sig = inspect.signature(func)
            bound_args = sig.bind(*args, **kwargs).arguments
            if param_name in bound_args:
                validator(bound_args[param_name])
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

# 定义具体的验证逻辑
def check_positive_int(val):
    if not isinstance(val, int) or val <= 0:
        raise ValueError(f"'a'必须是正整数，实际得到: {val}")

def check_b_range(val):
    if not (0 < val <= 1):
        raise ValueError(f"'b'必须在(0,1]区间，实际得到: {val}")

def check_non_empty_str(val):
    if not isinstance(val, str) or not val.strip():
        raise ValueError(f"'c'不能为空，实际得到: {val!r}")

# 给函数参数加验证
@validate_param("a", check_positive_int)
@validate_param("b", check_b_range)
@validate_param("c", check_non_empty_str)
def foo(a: int, b: float, c: str) -> None:
    # 业务逻辑
    pass

这种方式没有任何额外依赖，完全按照你的需求只验证需要的参数，不会对其他参数做多余检查。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shai Avr