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Python 添加类型标注 | 散发着自由松散气息的代码

2021-06-07 21:02:43其他编程人已围观

简介Python 添加类型标注 | 散发着自由松散气息的代码 Python 如此简洁,书写者在声明变量时甚至无需考虑类型。 但是简洁与复杂间,是存在一个平衡点的。当我们书写较为复杂的项目时,还是希望可以拥

Python 添加类型标注 | 散发着自由松散气息的代码

Python 如此简洁,书写者在声明变量时甚至无需考虑类型。

但是简洁与复杂间,是存在一个平衡点的。当我们书写较为复杂的项目时,还是希望可以拥有「静态类型语言」强大的类型检查和智能的提示。

好消息是,并不需要像 TypeScript 那样,引入一个新的编译器来给 JavaScript 做“升级”来进行类型检查, Python 自带的 typing 工具可以在一定程度上把 Python 变成「静态类型语言」;坏消息是, Python 归根结底不是「静态类型语言」,经过我的简单测试,其代码还是「自由松散」的。

给 Python 标注类型

首先和读者声明我们的实验环境。

❯ python --version
Python 3.7.0

本文参考了 Python3.7 的 中文文档 。

我们声明一个变量,通过如下方式声明类型:

a: int = 1
b: float = .2
print(f'{a}, {b}')  # 1, 0.2

遗憾的是,在 Python 中,a: int = 1 这句话并没什么意义,说的直白点,就是『脱裤子放屁』;再说得好听点, Python 的类型标注放在这里这么用完全没有必要。

首先, a = 1 中解释器会自动把 a 推断为 int 类型,诸如 Pylance 的 Language Server 也会在我们书写时提供 int 的方法补全。

此外,就算我们把 a 的类型规定为 int ,然后将 str 赋给 a ,解释器和 Language Server 也完全不会报错。如下。

a: int
a = '1'
print(a)  # 非常迷

做上述类型检查对于现代编译技术而言应该是毫无难度的,但这里就是没有报错、没有警告。这大概与 Python 的设计哲学有关。

我们看看 TypeScript 是如何表现的:

TypeScript 把自己当作静态类型语言,要求书写时就确保类型的正确性。

使用 typing

尽管 Python 并不强制要求类型的正确性,并且会自动帮我们做强类型转换,但是我们依旧可以享受类型标注带来的诸多便利。

比如,我们现在要定义一个函数 foo ,函数返回一个列表 dogList ,列表中的元素都是我们自定义的类 Dog 的实例。

如果没有类型标注,我们无法获得智能提示,如下。

Python 中从来就不要求 List 对象中的元素都是同一类型,因此,解释器或者 Language Server 也不会「吃力不讨好」般地去把程序运行一遍,然后推断你这个 List 里放的东西是什么类型。

自然,当你从 List 中拿元素时(比如上述的 dogList[0] ),它没法告诉你 List 中你拿的元素是什么类型,也就没办法提示(No suggestion.)。

这与实际业务场景不符,因为我们写代码时,在一个列表中装入的往往都是同一类型。 为了在取元素时获得补全提示,我们可以使用 typing.List + 极简的泛型 。如下。

我们规定, foo 返回的元素必是一个 List ,且其中元素类型是 Dog 类型。然后我们的 dogList[0] 也被识别成了 Dog 类型,获得了补全。舒服。

题外话:聪明的 Pylance

其实 Pylance 自己也可以做一些类型推导。比如我们使用生成器生成列表时, Pylance 就会判断这个列表中元素属于什么类型:

结语

关于 typing 的用法,还有很多内容可以讨论,我的参考资料主要是:Python3.7 的 typing中文文档 。此外,用 Python 泛型实现函数重载相比静态类型语言似乎十分麻烦(我参考了Python实用宝典的文章(知乎)),如果之后我遇到合适的场景也会成文分享。

我是小拍,感谢关注!

文章来源:https://www.cnblogs.com/piperliu/archive/2021/06/06/14855633.html

Tags:松散 标注 散发 气息 添加 

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