python typing模块--类型提示支持

目录

• 1、typing介绍
• 2、typing的作用
• 3、常用类型
• 3.1 代码示例
• 4、typing模块的其他用法
• 4.1 类型别名
• 4.2 NewType
• 4.3 Callable
• 4.4 TypeVar泛型
• 4.5 Any
• 4.6 Union

1、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

2、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

3、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

3.1 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

4、typing模块的其他用法

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

4.1 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]

4.2 NewType

官网看了下，个人觉得这个没啥用，就不细写了

4.3 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

4.4 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 []

4.5 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

4.6 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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