详解python3类型注释annotations实用案例
1、类型注解简介
python是一种动态类型化的语言,不会强制使用类型提示,但为了更明确形参类型,自python3.5开始,pep484为python引入了类型注解(type hints)
示例如下:
2、常见的数据类型
- 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
- sequence: 序列
3、基本的类型指定
def test(a: int, b: str) -> str: print(a, b) return 200 if __name__ == '__main__': test('test', 'abc')
函数test,a:int 指定了输入参数a为int类型,b:str b为str类型,-> str 返回值为srt类型。可以看到,在方法中,我们最终返回了一个int,此时pycharm就会有警告;
当调用这个方法时,参数a 输入的是字符串,此时也会有警告;
but…,pycharm这玩意儿 只是
提出了警告
,但实际上运行是不会报错,毕竟python的本质还是动态语言
。
4、复杂的类型指定
指定列表
from typing import list vector = list[float] def scale(scalar: float, vector: vector) -> vector: return [scalar * num for num in vector] # type checks; a list of floats qualifies as a vector. new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4]) print(new_vector)
指定 字典、元组 类型
from typing import dict, tuple, sequence connectionoptions = dict[str, str] address = tuple[str, int] server = tuple[address, connectionoptions] def broadcast_message(message: str, servers: sequence[server]) -> none: print(message) print(servers) # the static type checker will treat the previous type signature as # being exactly equivalent to this one. if __name__ == '__main__': broadcast_message('ok', [(('127.0.0.1', 8080), {"method": "get"})])
这里需要注意,元组这个类型是比较特殊的,因为它是不可变的。
所以,当我们指定tuple[str, str]时,就只能传入长度为2
,并且元组中的所有元素
都是str类型
5、创建变量时的类型指定
对于常量或者变量添加注释
from typing import namedtuple class employee(namedtuple): name: str id: int = 3 employee = employee('guido') # assert employee.id == 3 # 当类型一致时,不会输出内容,反之报错 assert employee.id == '3' # 当类型一致时,不会输出内容,反之报错 # assertionerror
指定一个变量odd,显式的声明了它应该是整数列表。如果使用mypy来执行这个脚本,将不会收到任何提示输出,因为已经正确地传递了期望的参数去执行所有操作。
from typing import list def odd_numbers(numbers: list) -> list: odd: list[int] = [] for number in numbers: if number % 2: odd.append(number) return odd if __name__ == '__main__': numbers = list(range(10)) print(odd_numbers(numbers))
mypy 安装
pip install mypy
执行 mypy file,正常情况下不会报错
c:\users\sunny_future\appdata\roaming\python\python36\scripts\mypy.exe tests.py
# 指定 环境变量或者 linux 下可以直接执行 mypy
# mypy tests.py
success: no issues found in 1 source file
接下来,尝试更改一下代码,试图去添加整形之外的其他类型内容!那么执行则会检查报错
from typing import list def odd_numbers(numbers: list) -> list: odd: list[int] = [] for number in numbers: if number % 2: odd.append(number) odd.append('foo') return odd if __name__ == '__main__': numbers = list(range(10)) print(odd_numbers(numbers))
代码中添加一个行新代码,将一个字符串foo
附加到整数列表中。现在,如果我们针对这个版本的代码来运行mypy
c:\users\sunny_future\appdata\roaming\python\python36\scripts\mypy.exe tests.py
tests.py:114: error: argument 1 to “append” of “list” has incompatible type “str”; expected “int”
found 1 error in 1 file (checked 1 source file)
6、 泛型指定
from typing import sequence, typevar, union t = typevar('t') # declare type variable def first(l: sequence[t]) -> t: # generic function return l[0] t = typevar('t') # can be anything a = typevar('a', str, bytes) # must be str or bytes a = union[str, none] # must be str or none
7、再次重申
在python 3.5中,你需要做变量声明,但是必须将声明放在注释中:
# python 3.6 odd: list[int] = [] # python 3.5 odd = [] # type: list[int]
如果使用python 3.5的变量注释语法,mypy仍将正确标记该错误。你必须在
#
井号之后指定type:。如果你删除它,那么它就不再是变量注释了。基本上pep 526增加的所有内容都为了使语言更加统一。
8、不足之处
虽然指定了 list[int] 即由 int 组成的列表,但是,实际中,只要这个列表中存在 int(其他的可以为任何类型),pycharm就不会出现警告,使用 mypy 才能检测出警告!
from typing import list def test(b: list[int]) -> str: print(b) return 'test' if __name__ == '__main__': test([1, 'a'])
pycharm 并没有检测出类型错误,没有告警
mypy
工具 检测到 类型异常,并进行了报错
9、demo
# py2 引用 from__future__import annotations
class starship: captain: str = 'picard' damage: int stats: classvar[dict[str, int]] = {} def __init__(self, damage: int, captain: str = none): self.damage = damage if captain: self.captain = captain # else keep the default def hit(self): starship.stats['hits'] = starship.stats.get('hits', 0) + 1 enterprise_d = starship(3000) enterprise_d.stats = {} # flagged as error by a type checker starship.stats = {} # this is ok
from typing import dict class player: ... players: dict[str, player] __points: int print(__annotations__) # prints: {'players': typing.dict[str, __main__.player], # '_player__points': <class 'int'>}
class c: __annotations__ = 42 x: int = 5 # raises typeerror
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