Python基礎-24 類型標注

24 類型標注

24.1 Python中的數據類型

? ? 在Python中有很多數據類型，比較常見如下所示：

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整型	浮點型	字符串	列表	元組	字典	集合	布爾
int	float	str	list	tuple	dict	set	bool

? ? 因Python是弱類型語言，所以在實際寫代碼時，一般不去聲明和定義參數的類型。示例如下：

def welcome(city):
   print(f"welcome to {city}")

? ? 以上代碼非常簡單，就是輸出一行歡迎標語。而在大家看到這個代碼，也都默認了city是一個字符串類型(str)。

? ? 現在我們來改造一下代碼，將傳入的city參數全部變?yōu)榇髮懀a如下所示：

def welcome(city):
   print(f"welcome to {city.upper()}")

以上代碼在傳入的city為字符串類型時，一切正常，但如果傳入的是非字符串類型就會報錯，例如傳入123，便會出現如下所示的報錯

AttributeError: 'int' object has no attribute 'upper'

24.2 指定類型

24.2.1 指定變量類型

24.2.1.1 指定變量類型

? ? 針對以上問題，Python 3.5中引入了typing包，推薦使用類型標注，并且IDE會檢查類型，讓Python看起來有點像靜態(tài)語言的感覺。

? ? 那如何指定變量類型呢？只需要在變量名后 :類型 即可，如下所示：

def welcome(city:str):
   print(f"welcome to {city.upper()}")

24.2.1.2 變量類型聲明的好與壞

? ? 變量類型聲明，對于之前有使用過強類型語言的人來講，可能習以為常。但卻對弱類型的語言，可能不太習慣，但確實還是有一些好處的。

• 以上面代碼為例，如果定義為str類型，而實際傳入為int時，PyCharm會進行相應的提示，不能這樣做，如下所示：

• PyCharm會有更多提示

? ? 在Python中，str類型的數據會有很多方法，而在指定數據類型后，PyCharm則會有更多提示，如下所示：

• 閱讀代碼方便，可以更快的知道需要傳入什么類型的數據及返回的數據類型

? ? 在指定變量的數據類型時，也是有一些壞處的，如下所示：

• 在編寫代碼，需要多寫一些代碼，看起來沒有那么流暢
• 雖然指定的數據類型，但也僅僅是方便查看，并沒有規(guī)定死變量類型，如指定為str類型，但傳入int，依然可以運行代碼，沒有在運行層面進行檢查

24.2.2 指定返回值類型

? ? 在Python里面，方法/函數都是有返回值的，那么使用類型標的話，可以直接方法/函數末尾冒號之前添加 ->類型，示例如下所示：

def welcome(city:str)->str:
   return city.upper()

? ? 這樣做的好處跟之前示例一樣，IDE可以更加智能提示，防止編寫代碼出錯，如下所示：

? ? 指定類型并不會影響編譯結果，但也有很多好處，如下所示：

• 提高開發(fā)效率
• 降低出錯率
• 閱讀代碼更友好

24.3 typing包

24.3.1 typing作用

? ? 主要作用如下所示：

• 類型檢查，防止運行時出現參數和返回值類型不符合
• 做為開發(fā)文檔附加說明，方便調用者快速查看傳入和返回數據類型
• 加入該模塊后，不影響程序運行，僅有提醒

typing模塊只有在Python 3.5 以上版本中才可以使用，PyCharm支持typing檢查

24.3.2 typing包常見數據類型

類型	備注
int	int
str	str
List	列表，也可以使用list
List[類型]	指定列表中存放的數據類型
Tuple	元組，也可以使用tuple
Tuple[類型]	指定元組中存放的數據類型
Set	集合，也可以使用set
Set[類型]	指定集合中存放的數據類型
Dict	字典，也可以使用dict
Dict[類型1,類型2]	key為類型1，value為類型2的字典
Sequence[類型]	指定序列中存放的數據類型
NoReturn	表示無返回類型
Any	任意類型
TypeVar	自定義兼容特定類型的變量
Union[類型1,類型2]	聯合類型，可以接受類型1或類型2
Optional[類型]	參數可以為空或已經聲明的類型

常見的類型如上表格表示，如果需要使用List，Set，Dict，Union則需要導入typing

from typing import List,Set,Dict

24.3.3 typing包常見數據類型用法

• List

? ? List:列表，是list的泛型，基本等同于list，其后緊跟一個方括號，里面代表了構成這個列表的元素類型，示例如下所示：

from typing import List

# 基本聲明
listSample:List[int or str]=[1,"Surpass"]
# 嵌套聲明
listSample:List[List[int]]=[[1,2],[3,4]]

• Tuple

? ? Tuple:元組，是 tuple 的泛型，其后緊跟一個方括號，方括號中按照順序聲明了構成本元組的元素類型，如 Tuple[X, Y] 代表了構成元組的第一個元素是 X 類型，第二個元素是 Y 類型，示例如下所示：

from typing import Tuple

personInfo:Tuple[str,int,float,str]=("Surpass",28,62.33,"Shanghai")

• Set/AbstractSet

? ? Set(集合)是set 的泛型，AbstractSet是 collections.abc.Set 的泛型。根據官方文檔，Set 推薦用于注解返回類型，AbstractSet 用于注解參數，使用方法是后面跟一個中括號，里面聲明集合中元素的類型,示例如下所示：

from typing import Set,AbstractSet

def SetSample(s:AbstractSet[int]) -> Set[int]:
    return  set(s)

• Dict/Mapping

? ? Dict(字典)是 dict 的泛型，Mapping(映射)是 collections.abc.Mapping 的泛型。根據官方文檔，Dict推薦用于注解返回類型，Mapping 推薦用于注解參數。使用方法都是其后跟一個中括號，中括號內分別聲明鍵名、鍵值的類型,示例如下所示：

from typing import Dict,Mapping

def DictSample(personInfo:Mapping[str,str])->Dict[str,str]:
    return {"name":personInfo["name"],"location":personInfo["location"]}

• Sequence

? ? Sequence是 collections.abc.Sequence 的泛型，在某些情況下，我們可能并不需要嚴格區(qū)分一個變量或參數到底是列表類型還是元組類型，則可以使用一個更為泛化的類型，叫做 Sequence，其用法類似于List,示例如下所示：

from typing import Sequence,List

def Square(ele:Sequence[int])->List[int]:
    return [i**2 for i in ele]

• NoReturn

? ? 當一個方法沒有返回結果時，為了注解它的返回類型，我們可以將其注解為 NoReturn,示例如下所示：

from typing import NoReturn

def hello(word:str)->NoReturn:
    print(word.title())

• Any

? ? Any是一種特殊的類型，它可以代表所有任意類型，靜態(tài)類型檢查器的所有類型都與 Any 類型兼容，所有的無參數類型注解和返回類型注解的都會默認使用 Any 類型。以下示例兩種是完全等價相同的

from typing import Any

def hello(word):
    return word.title()

def hello(word:Any)->Any:
    return word.title()

• TypeVar

? ? TypeVar可以用來自定義兼容特定類型的變量，比如有的變量聲明為int、float、str都是符合要求的，實際就是代表任意的數字或者字符串都是可以的，其他的類型則不可以。例如一個人的身高，便可以使用 int 或 float 或 None 來表示，但不能用 dict 來表示，所以可以這么聲明：

from typing import TypeVar

Height=TypeVar(int,float,None)

def getHeight(height)->Height:
    return height

• NewType

? ? NewType，我們可以借助于其來聲明一些具有特殊含義的類型，如前面Tuple示例，需要用來定義一個Person信息，但從表面上聲明為Tuple不太直觀，因此可以借助NewType來進行聲明。示例如下所示：

from typing import NewType,Tuple

personInfo=NewType("PersonInfo",Tuple[str,int,float,str])

person=personInfo(("Surpass",28,62.33,"Shanghai"))

示例中person就是一個tuple類型，跟其他tuple類型一樣進行操作

• Union

? ? Union(聯合類型)，Union[類型1,類型2] 代表要么是類型1類型，要么是類型2 類型。聯合類型的聯合類型等價于展平后的類型：

Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]

? ? 僅有一個參數的聯合類型等同于參數自身，示例如下：

Union[int] == int

? ? 如果存在相同類型的時候，則會進行去重處理，示例如下：

Union[int, str, int] == Union[int, str]

? ? 在比較聯合類型的時候，參數順序會被忽略，示例如下：

Union[int, str] == Union[str, int]

from typing import Union

def getType(params:Union[int,str,float])->str:
    if isinstance(params,int):
        return f"{params} type is int"
    elif isinstance(params,float):
        return f"{params} type is float"
    elif isinstance(params,str):
        return f"{params} type is str"
    else:
        return f"{params} type is unknown"

• Optional

? ? Optional意思是說這個參數可以為空或已經聲明的類型，即 Optional[類型1] 等價于 Union[類型1, None]

需要注意的是這個并不等價于可選參數，當它作為參數類型注解的時候，不代表這個參數可以不傳遞了，而是說這個參數可以傳為 None。

from typing import Optional

def getInfo(data:Optional[int])->Optional[str]:
    if isinstance(data,int):
        return f"INFO - {data} type is int"
    elif data is None:
        return f"WARNING -  {data} type is None"
    else:
        return f"ERROR - {data} type is not int,"

原文地址：https://www.jianshu.com/p/5b135f8dec0d

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