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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 Any，Union，Tuple，Callable，TypeVar 和 Generic 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
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
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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