python3 typing_python 高级

python3 typing_python 高级typing介绍Python是一门弱类型的语言,很多时候我们可能不清楚函数参数的类型或者返回值的类型,这样会导致我们在写完代码一段时间后回过头再看代码,忘记了自己写的函数需要传什么类型的参数,返回什

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typing介绍

  Python是一门弱类型的语言,很多时候我们可能不清楚函数参数的类型或者返回值的类型,这样会导致我们在写完代码一段时间后回过头再看代码,忘记了自己写的函数需要传什么类型的参数,返回什么类型的结果,这样就不得不去阅读代码的具体内容,降低了阅读的速度,typing模块可以很好的解决这个问题

注意:typing模块只有在python3.5以上的版本中才可以使用,pycharm目前支持typing检查
 

typing的作用

  • 类型检查,防止运行时出现参数和返回值类型不符合。
  • 作为开发文档附加说明,方便使用者调用时传入和返回参数类型。
  • 该模块加入后并不会影响程序的运行,不会报正式的错误,只有提醒pycharm目前支持typing检查,参数类型错误会黄色提示
     

常用类型

  • int,long,float: 整型,长整形,浮点型;
  • bool,str: 布尔型,字符串类型;
  • List, Tuple, Dict, Set:列表,元组,字典, 集合;
  • Iterable,Iterator:可迭代类型,迭代器类型;
  • Generator:生成器类型;

除了以上常用的类型,还支持 AnyUnionTupleCallableTypeVarGeneric 类型组成。有关完整的规范,请参阅 PEP 484。有关类型提示的简单介绍,请参阅 PEP 483
 

代码示例

python3 typing_python 高级
我们可以发现,func函数要求传入的第2个参数为str类型,而我们调用时传入的参数是int类型,此时Pycharm就会用黄色来警告你,我们将光标放到黄色的地方,会出现下面的提示
python3 typing_python 高级
写着期望类型是str,而现在是int,但是typing的作用仅仅是提示,并不会影响代码执行,我们执行看看

执行结果如下:

[2, 3]

我们会发现并没有报错,因为typing仅仅是起到了提醒的作用
 

typing模块的其他用法

  • 类型别名
  • NewType
  • Callable
  • TypeVar泛型
  • Any类型
  • Union类型
     

类型别名

类型别名,就是给复杂的类型取个别名

# 给List[float]类型取个别名为Vector
Vector = List[float]


def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
    return [scalar * num for num in vector]

new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

当然,类型别名我们完全可以不用,用以下写法也一样,看个人喜好

def scale(scalar: float, vector: List[float]) -> List[float]:
    return [scalar * num for num in vector]

 

NewType

官网看了下,个人觉得这个没啥用,就不细写了
 

Callable

期望特定签名的回调函数的框架可以将类型标注为 Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]

  • [Arg1Type, Arg2Type]:代表参数类型
  • ReturnType:代表返回值类型
from typing import Callable


def get_next_item(name: str):
    print(name)

# Callable 作为函数参数使用,其实只是做一个类型检查的作用,检查传入的参数值 get_next_item 是否为可调用对象
def feeder(get_next_item: Callable[[str], None]) -> (str):
    return get_next_item


v1 = feeder(get_next_item)
v1('hello')

# 结果
hello

 

TypeVar泛型

可以自定义一个任意类型,也可以自定义指定类型

自定义一个任意类型

# 自定义一个任意类型
T = TypeVar('T')


def func(user: T) -> T:
    print(user)
    return user


func('1')
func(1)
func([1])
func((1, 2))
func({"status": 200})

# 结果
1
1
[1]
(1, 2)
{'status': 200}

自定义指定类型

# 指定为int或者str
a = TypeVar('a', int, str)

s1: a = 1
s2: a = 'aaa'
s3: a = []  # 这里定义了列表,pycharm会出现黄色警告

print(s1, s2, s3)

# 结果
1 aaa []

 

Any

Any是一种特殊的类型。静态类型检查器认为所有类型均与 Any 兼容,同样,Any 也与所有类型兼容。

也就是说,可对 Any 类型的值执行任何操作或方法调用,并赋值给任意变量:

from typing import Any

a = None    # type: Any
a = []      # OK
a = 2       # OK

s = ''      # type: str
s = a       # OK

def foo(item: Any) -> int:
    # Typechecks; 'item' could be any type,
    # and that type might have a 'bar' method
    item.bar()
    ...

此外,未指定返回值与参数类型的函数,都隐式地默认使用 Any

def legacy_parser(text):
    ...
    return data

# 两种写法效果是一样的
def legacy_parser(text: Any) -> Any:
    ...
    return data

 

Union

Union类型语法格式:Union[X, Y] ,相当于X | Y,意思是类型是X或者Y
如果我们想定义Union类型,就要写成如下的eg:Union[X, Y],或者也可以使用缩写X | Y(此写法python3.10版本才支持)

from typing import Union

# 指定变量a的类型为int或者str
a: Union[int, str]
a = 1
print(a)

a = []  # 定义了一个列表,pycharm会有黄色警告提示

 

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