python進階（21）typing模塊–類型提示支持
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後回過頭再看代碼，忘記了自己寫的函數需要傳什麼類型的參數，返回什麼類型的結果，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。
- 該模塊加入後並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。有關完整的規範，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
寫着期望類型是str，而現在是int，但是typing的作用僅僅是提示，並不會影響代碼執行，我們執行看看
執行結果如下：
[2, 3]
我們會發現並沒有報錯，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，就是給複雜的類型取個別名
# 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註為 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 = [] # 這裡定義了列表，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，並賦值給任意變量：
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] ，相當於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
