对 http-post 参数进行类型检查 Python；使用类型作为字典中的值

发布于 2024-12-12 02:06:44 字数 1167 浏览 3 评论 0原文

对于我正在编写的 API，我想编写一个“check_params”方法，以确保能够对 http-post 请求正文中传递的参数进行适当的类型转换。

例如，假设我传递一个参数“纬度”。然后，

    'latitude'='thisisnotafloat'

应该给出错误，而

    'latitude'='43.21'

不应抛出错误。

要处理多个参数，创建一个以类型为值的字典有什么问题吗：

    required_types = {
            'arg1':str,
            'arg2':int,
            'arg3':str,
            'arg4':float
    }

然后执行鸭子打字（为了简化问题，假设我正在处理所需参数根本没有传入的情况并且类型检查仅在存在检查之后发生）。

    for arg, type_ in required_types.iteritems():
        try:
            type_(self.get_argument(arg))    #using tornado here to get body arg
        except:
            handle_invalid_type_error()

或者，我可以将类型存储为字符串并使用 eval() 函数。例如，

     required_types = {
            'arg1':'str',
            'arg2':'int',
            'arg3':'str',
            'arg4':'float'
    }

    for arg, type_ in required_types.iteritems():
        try:
            eval(type_)(self.get_argument(arg))  #using tornado here to get body arg
        except:
            handle_invalid_type_error()

这里有明显的赢家吗？或者另一种更好的方法？

原文

For an API that I'm writing, I'd like to write a 'check_params' method that ensures arguments passed in the body of an http-post request are able to be appropriately typecasted.

For example, suppose I am passing an argument 'latitude'.
Then,

    'latitude'='thisisnotafloat'

should give an error, while

    'latitude'='43.21'

should not throw an error.

To handle multiple arguments, is there anything wrong with creating a dictionary with types as the values:

    required_types = {
            'arg1':str,
            'arg2':int,
            'arg3':str,
            'arg4':float
    }

and then performing duck-typing (for simplification of the question, assume I'm handling the case where a required arg does not get passed in at all and type checking only occurs after an existence check).

    for arg, type_ in required_types.iteritems():
        try:
            type_(self.get_argument(arg))    #using tornado here to get body arg
        except:
            handle_invalid_type_error()

Alternatively, I could store the types as strings and use the eval() function.
E.g.,

     required_types = {
            'arg1':'str',
            'arg2':'int',
            'arg3':'str',
            'arg4':'float'
    }

    for arg, type_ in required_types.iteritems():
        try:
            eval(type_)(self.get_argument(arg))  #using tornado here to get body arg
        except:
            handle_invalid_type_error()

Is there a clear winner here? Or another superior approach?

分享到QQ

分享到微博

如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

发布评论

需要登录才能够评论，你可以免费注册一个本站的账号。

浊酒尽余欢 2024-12-19 02:06:44

推荐的（“Pythonic”）方法是在需要时进行转换，如果失败则抛出错误。除非在程序的后期处理错误非常不方便，否则我根本不会使用 check_params 方法。

另外，我认为将类型存储为字符串并对其进行评估绝对没有任何优势。如果您要动态获取类型，那么当然可以使用 eval，但否则它会增加一个额外的处理步骤，尽管其成本可以忽略不计，但没有任何作用。通常最好远离eval，除非您真的需要它（从安全角度来看只是一个良好的心态）。

回复收藏 0 原文

坏尐絯 2024-12-19 02:06:44

大卫的回答也是我的一般建议。

如果您确实需要事先检查参数（有时有有理由这样做），那么您的第一种方法基本上就可以了。不过有两条评论：

您不应该使用裸露的 except 子句。它还会捕获您肯定不想在此处捕获的异常，例如 SystemExit。在给定的示例中，裸露的 except 子句也会捕获由于参数查找失败而导致的 KeyError （或其他），这可能会导致相当无用的错误信息。如果您要检查的类型是内置的 Python 类型，捕获 ValueError 就足够了。如果 ValueError 还不够，except Exception 几乎总是比裸露的 except 子句更好，因为它不会捕获 GeneratorExit、KeyboardInterrupt 和 SystemExit。
在您的示例中，您还检查 str。这总是会成功，因为您检索的值是字符串，因此检查是否可以将它们转换为字符串有点毫无意义。