回答。

問題の歴史

Pythonでは、デコレータがバージョン2.4から言語の一部となり、関数やクラスの動作を変更することが可能になりました。関数のパラメータデコレータはより複雑なパターンであり、これには手動での実装が必要です。なぜなら、この種のデコレータは言語的な構文サポートが存在しないからです。しかし、アノテーションとメタプログラミングを利用することで、その機能を実現することが可能です。

問題

通常のデコレータは関数やメソッド全体に影響を与えます。場合によっては、特定のレベルの抽象化において関数の個々のパラメータを検証、記録、または変更する必要があります。たとえば、引数の型を確認したり、パラメータの値を変換したり、入力に制限を設けたりします。

解決策

関数のパラメータデコレータはメタデータ（たとえば、型アノテーションを通じて）として作成され、外部のラッピングデコレータによって処理されます。このパターンの本質は、パラメータに関する必要な情報を保持し、その後「実際の」デコレータが関数呼び出し時に値を処理するためにそれを利用するということです。

コードの例：

import inspect
from functools import wraps

def positive_param(fn):
    """引数が正であることを検証するアノテーション。"""
    fn._positive = True
    return fn

# 外部の完全なデコレータ

def validate_decorator(func):
    spec = inspect.getfullargspec(func)
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        bound_args = inspect.signature(func).bind(*args, **kwargs)
        for name, value in bound_args.arguments.items():
            param = func.__annotations__.get(name, None)
            if getattr(param, '_positive', False) and value <= 0:
                raise ValueError(f"引数 {name} は正でなければなりません")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@validate_decorator
def deposit(amount: positive_param):
    print(f"入金額 {amount}")

deposit(10)  # OK
deposit(-5)  # ValueError

主な特徴：

関数の特定のパラメータを検証または変更することを可能にします。
デコレータとアノテーションの処理に対して注意深い構造が必要です。
言語の構文では直接サポートされていないため、自分で実装する必要があります。

落とし穴のある質問。

関数のパラメータデコレータは、標準の関数デコレータとどのように異なりますか？

標準的なデコレータは、パラメータに関係なく関数全体をラップします。パラメータデコレータは特定の引数に焦点を当て、それにのみ適用されるため、シグネチャの処理および分析において非標準的な技術が必要です。

Pythonでは、TypeScriptやC#のように@構文を使用してパラメータデコレータを実装できますか？

いいえ、Pythonでは@構文のデコレータは関数やクラスにのみ適用され、関数の個別のパラメータには適用されません。パラメータにはアノテーションを使用し、次に関数をラッピングする際にアノテーションを処理します。

明示的なアノテーションなしに、自動的に関数引数のパラメータにデコレータを適用できますか？

いいえ、Pythonは自動的にパラメータにデコレータを適用しませんが、関数のシグネチャを分析してパラメータの値を置き換えるカスタムデコレータファクトリを通じて独自のメカニズムを実装することは可能です。

一般的なエラーとアンチパターン

アノテーションオブジェクト内に検証状態を保持し、各パラメータのためにユニークなオブジェクトを初期化しないこと、これがグローバルな状態に関するエラーを引き起こす。
パラメータデコレータと関数のロジックを混同し、責任を分離しない。
パラメータに対する@構文のサポートを期待する-それは存在しません。

実生活の例

ネガティブケース

開発者は、他の言語と同様に、パラメータに@を使用できると確信し、以下のように記述します：

def f(@validate_positive x): ...

利点：

コードは宣言的で読みやすい。

欠点：

このコードはPythonの構文エラーを引き起こします。
プログラマはエラーの原因を探すために時間を浪費します。

ポジティブケース

開発者は、上記の例に従い、アノテーションと外部デコレータを使用し、シグネチャとアノテーションを介してパラメータを処理します：