typing模块的作⽤
⾃python3.5开始,PEP484为python引⼊了类型注解(type hints)
类型检查,防⽌运⾏时出现参数和返回值类型、变量类型不符合。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官⽹typing详细说明
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
基本类型指定
⽰例
def test(a:int, b:str) -> str: print(a, b) return 1000
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;
当我们在调⽤这个⽅法时,参数a我们输⼊的是字符串,此时也会有警告;
但⾮常重要的⼀点是,pycharm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
复杂的类型标注
⽰例1
from typing import ListVector = List[float]
def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector: return [scalar * num for num in vector]
# typechecks; a list of floats qualifies as a Vector.new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
⽰例2
from typing import Dict, Tuple, SequenceConnectionOptions = Dict[str, str]Address = Tuple[str, int]
Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]
def broadcast_message(message: str, servers: Sequence[Server]) -> None: ...
# The static type checker will treat the previous type signature as# being exactly equivalent to this one.def broadcast_message( message: str,
servers: Sequence[Tuple[Tuple[str, int], Dict[str, str]]]) -> None: ...): ...
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
泛型指定
⽰例
from typing import Sequence, TypeVar, UnionT = TypeVar('T') # Declare type variabledef 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 bytesA = Union[str, None] # Must be str or None
创建变量时的类型指定
from typing import NamedTupleclass Employee(NamedTuple): name: str id: int = 3
employee = Employee('Guido')assert employee.id == 3
不⾜之处
⽰例
from typing import Listdef test(b: List[int]) -> str: print(b) return 'test'
if __name__ == '__main__': test([1, 'a'])
从这个例⼦可以看出来,虽然我们指定了List[int]即由int组成的列表,
但是,实际中,只要这个列表中存在nt(其他的可以为任何类型),就不会出现警告
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