ネストした関数定義のユースケース

変数xの型がyでないとエラーとなる関数is_y(x)を、次のように複数の型に対して作成するための関数is_type_factoryの実装方法のメモです。

config.py

is_int = is_type_factory(int)
is_bool = is_type_factory(bool)
is_float = is_type_factory(float)
is_str = is_type_factory(str)
is_unicode = is_type_factory(compat.text_type)
is_text = is_instance_factory((str, bytes))

[pandas]
(https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/core/config.py)のソースで見かけました。

関数定義のネストはこういう風に使うのかという例です。is_type_factoryに渡された引数_typeは、返される関数オブジェクトinnerの中では静的な変数の役割をしています。

config.py

def is_type_factory(_type):
    """

    Parameters
    ----------
    `_type` - a type to be compared against (e.g. type(x) == `_type`)

    Returns
    -------
    validator - a function of a single argument x , which returns the
                True if type(x) is equal to `_type`

    """

    def inner(x):
        if type(x) != _type:
            raise ValueError("Value must have type '%s'" % str(_type))

    return inner