inspect.signature() 是获取函数形参结构的唯一可靠入口；它返回包含参数名、类型注解、默认值等元信息的 Signature 对象，支持 args/*kwargs 和装饰器场景，但需注意缓存、内置函数兼容性及 Parameter.empty 判断。
inspect.signature() 是获取函数形参结构的唯一可靠入口
Python 3.5+ 中，inspect.signature() 是动态检查函数形参结构的事实标准。它返回 Signature 对象，包含全部参数名、类型注解、默认值、是否可变参数等元信息。别用已弃用的 inspect.getargspec() 或手动解析 __code__.co_varnames —— 它们不处理类型注解、不支持 *args/**kwargs 的精确位置、在某些装饰器下直接失效。
实操建议：
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inspect.signature(func)必须传入**未被装饰器完全替换**的原函数；若用了@functools.wraps修饰的装饰器，通常可用；若用了@decorator库或自定义闭包且没传递__signature__，会返回错误的签名 - 对内置函数（如
len、print）调用会抛ValueError: no signature found，需提前用inspect.isfunction()或hasattr(func, '__signature__')防御 - 若函数有
__signature__属性（比如被inspect.Signature.replace()显式设置过），inspect.signature()会优先返回它，而非从代码对象推导
遍历 Signature.parameters 理解每个参数的完整属性
Signature.parameters 是一个 OrderedDict，键为参数名，值为 Parameter 实例。每个 Parameter 包含 name、kind（如 Parameter.POSITIONAL_ONLY）、default（Parameter.empty 表示无默认值）、annotation（Parameter.empty 表示无注解）等字段。
常见错误现象：直接打印 param.default 导致输出 None —— 实际上必须用 param.default is Parameter.empty 判断是否有默认值。
使用场景举例（检查是否含关键字参数）：
sig = inspect.signature(my_func) has_kwargs = any(p.kind == p.VAR_KEYWORD for p in sig.parameters.values())
注意：p.VAR_KEYWORD 对应 **kwargs，p.VAR_POSITIONAL 对应 *args，p.KEYWORD_ONLY 是仅限关键字参数（出现在 *args 后的参数）。
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处理被装饰器遮蔽的签名：手动补全 __signature__
很多装饰器（尤其是不基于 @functools.wraps 的）会切断原始签名，导致 inspect.signature() 返回空或错误结果。此时不能硬“猜”，而应显式恢复。
实操建议：
- 若装饰器控制权在你手上，在包装函数后手动赋值：
wrapped.__signature__ = inspect.signature(original_func) - 若无法修改装饰器（如第三方库），可用
inspect.unwrap(func)尝试剥离装饰器层，再对其结果调用inspect.signature()；但该函数不保证成功，尤其对多层装饰或非标准包装 - 绝对不要依赖
func.__code__.co_argcount推算参数个数——它不区分*args、**kwargs和 keyword-only 参数，也不反映默认值逻辑
兼容性与性能注意点：避免在热路径反复调用 inspect.signature()
inspect.signature() 内部涉及帧对象访问和符号表解析，不是零开销操作。在高频调用场景（如 Web 请求中间件、序列化钩子）中反复执行会明显拖慢性能。
实操建议：
- 对固定函数，签名是不可变的，应缓存结果：
_sig_cache[func] = inspect.signature(func)，后续直接复用 - Python 3.9+ 可用
functools.cached_property或简单模块级字典缓存；注意缓存键要用id(func)或func.__qualname__ + str(func.__code__)避免哈希冲突 - 在 PyPy 下，
inspect.signature()开销比 CPython 更高，缓存收益更显著
最易被忽略的是：即使函数没被装饰，inspect.signature() 在首次调用时仍会做一次解析并缓存到函数对象内部（CPython 实现），但这个内部缓存不跨进程、不跨解释器，且某些极端情况（如 monkey patch）可能失效 —— 所以业务代码里自己加一层确定性缓存仍是稳妥做法。
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