typing介紹

??Python是一門弱類型的語言，很多時候我們可能不清楚函數參數的類型或者返回值的類型，這樣會導致我們在寫完代碼一段時間后回過頭再看代碼，忘記了自己寫的函數需要傳什么類型的參數，返回什么類型的結果，這樣就不得不去閱讀代碼的具體內容，降低了閱讀的速度，typing模塊可以很好的解決這個問題

注意：typing模塊只有在python3.5以上的版本中才可以使用,pycharm目前支持typing檢查

typing的作用

類型檢查，防止運行時出現參數和返回值類型不符合。
作為開發文檔附加說明，方便使用者調用時傳入和返回參數類型。
該模塊加入后并不會影響程序的運行，不會報正式的錯誤，只有提醒pycharm目前支持typing檢查，參數類型錯誤會黃色提示

常用類型

int,long,float: 整型,長整形,浮點型;
bool,str: 布爾型，字符串類型；
List, Tuple, Dict, Set:列表，元組，字典, 集合;
Iterable,Iterator:可迭代類型，迭代器類型；
Generator：生成器類型；

除了以上常用的類型，還支持 Any，Union，Tuple，Callable，TypeVar 和 Generic 類型組成。有關完整的規范，請參閱 PEP 484。有關類型提示的簡單介紹，請參閱 PEP 483

代碼示例

我們可以發現，func函數要求傳入的第2個參數為str類型，而我們調用時傳入的參數是int類型，此時Pycharm就會用黃色來警告你，我們將光標放到黃色的地方，會出現下面的提示

寫著期望類型是str，而現在是int，但是typing的作用僅僅是提示，并不會影響代碼執行，我們執行看看

執行結果如下：

[2, 3]

我們會發現并沒有報錯，因為typing僅僅是起到了提醒的作用

typing模塊的其他用法

類型別名
NewType
Callable
TypeVar泛型
Any類型
Union類型

類型別名

類型別名，就是給復雜的類型取個別名

# 給List[float]類型取個別名為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])

當然，類型別名我們完全可以不用，用以下寫法也一樣，看個人喜好

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

NewType

官網看了下，個人覺得這個沒啥用，就不細寫了

Callable

期望特定簽名的回調函數的框架可以將類型標注為 Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]。

[Arg1Type, Arg2Type]：代表參數類型
ReturnType：代表返回值類型

from typing import Callable


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

# Callable 作為函數參數使用，其實只是做一個類型檢查的作用，檢查傳入的參數值 get_next_item 是否為可調用對象
def feeder(get_next_item: Callable[[str], None]) -> (str):
    return get_next_item


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

# 結果
hello

TypeVar泛型

可以自定義一個任意類型，也可以自定義指定類型

自定義一個任意類型

# 自定義一個任意類型
T = TypeVar('T')


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


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

# 結果
1
1
[1]
(1, 2)
{'status': 200}

自定義指定類型

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

s1: a = 1
s2: a = 'aaa'
s3: a = []  # 這里定義了列表，pycharm會出現黃色警告

print(s1, s2, s3)

# 結果
1 aaa []

Any

Any是一種特殊的類型。靜態類型檢查器認為所有類型均與 Any 兼容，同樣，Any 也與所有類型兼容。

也就是說，可對 Any 類型的值執行任何操作或方法調用，并賦值給任意變量：

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，未指定返回值與參數類型的函數，都隱式地默認使用 Any：

def legacy_parser(text):
    ...
    return data

# 兩種寫法效果是一樣的
def legacy_parser(text: Any) -> Any:
    ...
    return data

Union

Union類型語法格式：Union[X, Y] ，相當于X | Y，意思是類型是X或者Y
如果我們想定義Union類型，就要寫成如下的eg：Union[X， Y]，或者也可以使用縮寫X | Y(此寫法python3.10版本才支持)

from typing import Union

# 指定變量a的類型為int或者str
a: Union[int, str]
a = 1
print(a)

a = []  # 定義了一個列表，pycharm會有黃色警告提示

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python进阶（21）typing模块--类型提示支持的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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