正如评论中提到的,执行此操作的最佳方法是简单地让函数返回恒定数量的值,如果您的用例实际上更复杂(例如参数解析),请使用库。
However,你的问题明确要求一种Pythonic方式来处理返回可变数量参数的函数,我相信它可以通过以下方式干净地完成装饰者。它们并不是很常见,大多数人倾向于使用它们而不是创建它们,所以这里有一个创建装饰器的实用教程了解更多关于他们的信息。
下面是一个装饰函数,可以满足您的需求。该函数返回一个具有可变数量参数的迭代器,并且将其填充到一定长度以更好地适应迭代器解包。
def variable_return(max_values, default=None):
# This decorator is somewhat more complicated because the decorator
# itself needs to take arguments.
def decorator(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
actual_values = f(*args, **kwargs)
try:
# This will fail if `actual_values` is a single value.
# Such as a single integer or just `None`.
actual_values = list(actual_values)
except:
actual_values = [actual_values]
extra = [default] * (max_values - len(actual_values))
actual_values.extend(extra)
return actual_values
return wrapper
return decorator
@variable_return(max_values=3)
# This would be a function that actually does something.
# It should not return more values than `max_values`.
def ret_n(n):
return list(range(n))
a, b, c = ret_n(1)
print(a, b, c)
a, b, c = ret_n(2)
print(a, b, c)
a, b, c = ret_n(3)
print(a, b, c)
哪个输出您正在寻找的内容:
0 None None
0 1 None
0 1 2
装饰器基本上采用装饰函数并返回其输出以及足够的额外值来填充max_values
。然后调用者可以假设该函数总是准确返回max_values
参数数量,并且可以像平常一样使用花哨的解包。