高效验证Python函数参数是否均为数字类型
在Python函数开发中，参数类型校验至关重要，确保函数可靠运行。本文介绍一种简洁优雅的方法，判断函数参数是否全部为数字类型，涵盖整数、浮点数、NumPy整数和浮点数类型，以及可转换为数字的字符串。
假设函数foo(a, b, c) 需要验证参数a、b、c 是否为数字类型（int、float、numpy.int64、numpy.int32、numpy.float64）或可转换为数字的字符串。若全部满足，则执行A操作()；否则返回"ERROR"。
最佳实践是利用all() 函数结合isinstance() 函数进行高效判断：
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import numpy as np
def foo(a, b, c):
if all(isinstance(i, (int, float, np.int64, np.int32, np.float64)) or (isinstance(i, str) and i.isdigit()) for i in (a, b, c)):
A操作() # 替换为你的实际操作
else:
return "ERROR"
# A操作() 的示例替换
def A操作():
print("All parameters are numeric or numeric strings.")
# 示例调用
foo(1, 2.5, "3") # 输出：All parameters are numeric or numeric strings.
foo(1, 2.5, "3a") # 输出：ERROR
foo(1, 2, np.int64(3)) # 输出：All parameters are numeric or numeric strings.
这段代码的核心在于all() 函数，它检查迭代器中所有元素是否都为真。isinstance(i, (int, float, np.int64, np.int32, np.float64)) 用于判断参数i 是否属于指定的数字类型。isinstance(i, str) and i.isdigit() 则额外处理了数字字符串的情况，仅当字符串完全由数字组成时才被视为数字类型。生成器表达式(a, b, c) 简洁地遍历所有参数，避免了冗长的if-else嵌套，提升了代码的可读性和可维护性。 需要支持更多数字类型时，只需修改isinstance() 函数中的元组即可。 这种方法充分利用了Python的特性，优雅地解决了参数类型检查问题，清晰、高效且易于扩展。
