函数定义的弊端：
python是动态语言，变量随时可以被赋值，且能赋值为不同的类型，动态语言很灵活，但是这种特性也是弊端
难发现：由于不做任何类型检查，直到运行期问题才显现出来，或者线上运行时才能暴露出问 题
难使用：函数的使用者看到函数的时候，并不知道你的函数的设计，并不知道应该传入什么类 型的数据
如何解决这种动态语言的弊端？
函数注解：
python3.5引入， 对函数的参数进行类型注解 ，对函数的返回值进行类型注解 ，只对函数参数做一个辅助的说明，并不对函数参数进行类型检查 ， 提供给第三方工具，做代码分析，发现隐藏的bug ，函数注解的信息，保存在__annotations__属性中
函数参数类型检查：
函数参数的检查一定是在函数外，函数应该作为参数，传入到检查函数中，检查函数拿到函数传入的实际参数，与形参声明对比，__annotations__属性是一个字典，其中包括返回值类型的声明。假设要做位置参数的判断，无 法和字典中的声明对应。使用inspect模块 ，该模块提供获取对象信息的函数，可以检查函数和类，类型检查。
inspect模块
signature(callable)，获取签名（函数签名包含了一个函数的信息，包括函数名、它的参数类型、它 所在的类和名称空间及其他信息）
inspect.isfunction(add)，是否是函数
inspect.ismethod(add))，是否是类的方法
inspect.isgenerator(add))，是否是生成器对象
inspect.isgeneratorfunction(add))，是否是生成器函数
inspect.isclass(add))，是否是类
还有很多is函数，需要的时候查阅inspect模块帮助
Parameter对象：保存在元组中，是只读的 ； name，参数的名字 ； annotation，参数的注解，可能没有定义 ；default，参数的缺省值，可能没有定义 ；empty，特殊的类，用来标记default属性或者注释annotation属性的空值 ； kind，实参如何绑定到形参，就是形参的类型
例：检查用户输入是否符合参数注解的要求？
思路：调用时，判断用户输入的实参是否符合要求，用户感觉上还是在调用原函数，对用户输入的数据和声明的类型进行对比，如果不符合，提示用户。
类型注解与参数数据
python3.5后增加了参数注解
python3.5后引入函数注解
对函数的参数进行类型注解
对函数的返回值进行类型注解
对函数参数做义工辅助的说明，并不对函数参数进行类型检查
提供给第三方工具，做代码分析，发现隐藏的bug
函数的注解信息保存在__annotations__属性中
python3.6后增加了类型注解
python3.6后引入变量注解
参数注解示例：
def add(x:int,y:int=5)->int #:int 标识了参数应该出现的类型。为参数注解。->int 标注返回值为int类型
"""
加法函数
:param x: int类型
:param y: int类型
:return: int类型
""" #使用三引号可以为函数添加说明文档。
原文链接：https://blog.csdn.net/u013008795/article/details/89467636
来源：CSDN
作者：杨家玥
链接：https://blog.csdn.net/lixiaohui8/article/details/104308158