### Python 函数定义中限制参数类型为布尔值或整数的方法 在 Python 中，可以通过多种方式对函数的参数类型进行限制。以下是一些常见的方法： 1. **使用注解（Type Hinting）** Python 3.5 引入了类型注解的功能，虽然它不会强制执行类型检查，但可以结合静态分析工具（如 `mypy`）来验证类型是否符合预期。例如： ```python def example_function(param1: bool, param2: int) -> None: print(f"Boolean parameter: {param1}, Integer parameter: {param2}") ``` 如果需要更严格的类型检查，可以使用第三方工具如 `mypy`[^2]。 2. **手动检查参数类型** 在函数内部通过 `isinstance` 方法显式地检查参数类型，如果不符合要求则抛出异常。这种方法可以在运行时确保参数类型正确。 ```python def example_function(param1, param2): if not isinstance(param1, bool): raise TypeError(f"Expected param1 to be bool, but got {type(param1).__name__}") if not isinstance(param2, int): raise TypeError(f"Expected param2 to be int, but got {type(param2).__name__}") print(f"Boolean parameter: {param1}, Integer parameter: {param2}") ``` 这种方法适合需要严格控制输入类型的场景[^3]。 3. **结合装饰器实现类型检查** 使用装饰器可以封装类型检查逻辑，使代码更加简洁和可复用。以下是一个简单的示例： ```python def type_check(func): def wrapper(*args, **kwargs): annotations = func.__annotations__ all_args = kwargs.copy() all_args.update(dict(zip(func.__code__.co_varnames, args))) for arg_name, expected_type in annotations.items(): if arg_name == 'return': continue if not isinstance(all_args[arg_name], expected_type): raise TypeError(f"Argument {arg_name} must be {expected_type.__name__}, not {type(all_args[arg_name]).__name__}") return func(*args, **kwargs) return wrapper @type_check def example_function(param1: bool, param2: int) -> None: print(f"Boolean parameter: {param1}, Integer parameter: {param2}") example_function(True, 10) # 正常调用 example_function("True", 10) # 抛出 TypeError ``` 装饰器的方式能够将类型检查逻辑与业务逻辑分离，提升代码的可维护性。 4. **使用 `assert` 关键字** 对于调试阶段，可以使用 `assert` 来快速验证参数类型是否符合预期。如果断言失败，程序会抛出 `AssertionError`。 ```python def example_function(param1, param2): assert isinstance(param1, bool), f"param1 must be bool, not {type(param1).__name__}" assert isinstance(param2, int), f"param2 must be int, not {type(param2).__name__}" print(f"Boolean parameter: {param1}, Integer parameter: {param2}") ``` 注意，`assert` 在生产环境中可能会被禁用，因此不建议用于关键的类型检查逻辑[^3]。 --- ### 示例代码 以下是一个综合上述方法的完整示例： ```python def type_check(func): def wrapper(*args, **kwargs): annotations = func.__annotations__ all_args = kwargs.copy() all_args.update(dict(zip(func.__code__.co_varnames, args))) for arg_name, expected_type in annotations.items(): if arg_name == 'return': continue if not isinstance(all_args[arg_name], expected_type): raise TypeError(f"Argument {arg_name} must be {expected_type.__name__}, not {type(all_args[arg_name]).__name__}") return func(*args, **kwargs) return wrapper @type_check def example_function(param1: bool, param2: int) -> None: print(f"Boolean parameter: {param1}, Integer parameter: {param2}") # 测试代码 example_function(True, 10) # 正常调用 example_function(False, -5) # 正常调用 example_function("True", 10) # 抛出 TypeError ``` ---