用于函数参数类型检查的装饰器如何在类内方法中正确使用

• 类的实例方法默认第一个参数为类实例对象（通常命名为self），你编写的print_dataframe(df)没有显式声明self参数，调用时第一个位置会自动传入Test类的实例，和你预期接收DataFrame的逻辑不符，同时和你@accepts(pd.DataFrame)声明的1个参数数量不匹配，触发断言错误。
• 类定义语法错误：class Test()后缺少冒号:。

方案1：声明为静态方法（无需访问类实例属性/方法的场景） #

静态方法不会自动传入类实例对象，参数结构和普通函数完全一致，直接适配你现有的装饰器：

import pandas as pd

def accepts(*types):
    def check_accepts(f):
        assert len(types) == f.__code__.co_argcount
        def new_f(*args, **kwds):
            for (a, t) in zip(args, types):
                assert isinstance(a, t), \
                       "arg %r does not match %s" % (a,t)
            return f(*args, **kwds)
        new_f.__name__ = f.__name__
        return new_f
    return check_accepts

class Test:
    @staticmethod
    @accepts(pd.DataFrame)
    def print_dataframe(df):
        print(df)

# 调用测试
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3]})
Test.print_dataframe(df) # 正常输出

方案2：保留为实例方法（需要访问类实例属性/方法的场景） #

显式声明self参数，同时在accepts中补充self的类型声明：

import pandas as pd

def accepts(*types):
    def check_accepts(f):
        assert len(types) == f.__code__.co_argcount
        def new_f(*args, **kwds):
            for (a, t) in zip(args, types):
                assert isinstance(a, t), \
                       "arg %r does not match %s" % (a,t)
            return f(*args, **kwds)
        new_f.__name__ = f.__name__
        return new_f
    return check_accepts

class Test:
    # 第一个参数对应self的类型，通用场景可写object，也可显式写Test
    @accepts(object, pd.DataFrame)
    def print_dataframe(self, df):
        print(df)

# 调用测试
t = Test()
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3]})
t.print_dataframe(df) # 正常输出

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jame H