Как сделать эту функцию более короткой не теряя функционала?

#python #python_3x #инспекция_кода #python_2x

def addToDb(list):
    if type(list[0]) == str:
        if type(list[1]) == str:
            if type(list[2]) == str:
                if type(list[3]) == int:
                    cursor.execute("""INSERT INTO clients VALUES (?, ?, ?, ?)""",
(list[0], list[1], list[2], list[3]))
                    conn.commit()
                    print('Выполнена запись в базу данных')
                else:
                    print('Аргумент number не является Int ')
            else:
                print('Аргумент time не является Str')
        else:
            print('Аргумент ip не является Str')
    else:
        print('Аргумент status не является Str')

    

Ответы

Ответ 1

In [101]: lst = ['a','b','c',1]


проверка на "строки" первых трех элементов:

In [104]: all(isinstance(x, str) for x in lst[:3])
Out[104]: True


проверка четвертого элемента на "int":

In [105]: isinstance(lst[3], int)
Out[105]: True


Немного улучшенный ответ:

In [135]: lst = [1,'b',2,'x']

In [136]: chk_type = (
     ...:   ['status', str],
     ...:   ['ip', str],
     ...:   ['time', str],
     ...:   ['number', int]
     ...: )
     ...:

In [137]: for i,x in enumerate(chk_type):
     ...:     if not isinstance(lst[i], x[1]):
     ...:         print('parameter [{}] has wrong type (should be [{}])!'.format(x[0],
x[1].__name__))
     ...:
parameter [status] has wrong type (should be [str])!
parameter [time] has wrong type (should be [str])!
parameter [number] has wrong type (should be [int])!


Ответ 2

Явную проверку типов во время исполнения редко в Питоне нужно делать. Как правило
это указывает на ошибку в дизайне кода.

Как валидировать входные данные зависит от задачи.  По известным спискам значений
(whitelisting), схеме. К примеру, cerberus.

Часто можно упростить код до:

def add_to_db(*args):
    with conn:
        conn.execute("INSERT INTO clients VALUES (?, ?, ?, ?)", args)


Если не произойдёт исключения, то  происходит commit.

Для проверки типов аргументов,  можно использовать аннотации типов, читаемые статическим
анализатором типа mypy и/или декоратор, чтобы во время исполнения аргументы валидировать
(не тестировано):

from typing import NamedTuple
import enforce  # $ pip install enforce

class Client(NamedTuple):
    status : str
    ip : str
    time : str
    number : int 

@enforce.runtime_validation
def add_client(client : Client) -> None:
    with conn:
        conn.execute("INSERT INTO clients VALUES (?, ?, ?, ?)", client)


Связанный вопрос: How to use Python decorators to check function arguments?

Если вы такой код часто пишите, то попробуйте ORM. Вот  пример кода для SQLAlchemy:

my_client = MyClient(status, ip, time, number)
session.add(my_client)
session.commit()


SQLAlchemy по умолчанию опирается на базу данных как на самый эффективный и надёжный
источник о корректности данных, но вы можете и свои проверки добавить How can I verify
Column data types in the SQLAlchemy ORM?