python 编码中为什么要写类型注解？-巨人网络通讯

python 编码中为什么要写类型注解？

1、背景

我们先谈谈为什么在Python编码过程中强烈推荐使用类型注解？

Python对于初学者来说是非常好上手，原因是在于对计算机底层原理的高度封装和动态语言的特性使得Python用起来非常的舒适。但这种“舒适”是有代价的，我们可能听说过一句形容动态语言的话，动态一时爽，一直动态一直爽。为什么会这么说？动态的确会赋予我们在编码时更多的灵活性与能力，但是动态带来的是更多的不确定性及混乱，导致了后来的维护者甚至作者自己都会产生很大的维护压力（可以想象一个经过几年迭代的复杂系统，如果大部分都使用动态的方式来编写代码的样子），正所谓能力越大责任越大，需要进行克制；

而类型注解能很好的帮我们在维护与开发时，理清变量类型降低不确定性和混乱度，并且从容的使用变量。在这里废话了这么多，主要是为了能让读者能深刻意识到动态带来的正反方向带来的“爽”。后面进入正题；

2、使用方式

2.1、 Python3内置的类型注解

内置注解肯能大家都接触过，但总感觉很麻烦，导致后面很容易就放弃写注解，这是因为得到不正反馈，看如下示例：

a: str = "aa"
b: int = 1

# 参数和返回标注了类型，那么接下来调用时就能进行提示
def example(a: str) -> str:
 return f"Hello {a}"

pirnt(example("world"))

# # 一些简单的标注，看起来起不到效果，但如果换个有含义的名字呢
User = str
Age = int
Answer = str

def say_hello(u: User) -> Answer:
 return f"Hello {u}"

print(say_hello("Shadow"))

上面简单演示了内置的类型注解是如何使用的，但是其实这么简单的类型注解并不能帮助我们很好的标注变量；下面介绍一个typing模块

2.2、typing 模块的快速入门

typing 模块是类型注解的主角，Python运行时不强制执行函数和变量类型注解，但这些注解可用于类型检查器、IDE、静态检查器等第三方工具。这些第三方工具会在我们编码时进行提示与纠错；

下面提供一些日常使用到的方法与用例给大家参考：

import typing

# 自定义类型注解
User = str
Age = int

# 定义有多种类型注解的类型
AnyStr = typing.TypeVar('AnyStr', str, bytes)
a_str: AnyStr = "a"
a_bytes: AnyStr = b"a"



# 通用类型, 接收通用的类型，尽量少的去使用
def example_1(a: typing.Any):
  print(a)


"""
typing 模块是允许使用下标来辅助标记类型
"""

# 列表, 下标为列表的属性
def example_2(a_list: typing.List[User]) -> typing.List[str]:
  pass


# 字典，下标第一个为key，第二个为value
def example_3(a_dict: typing.Dict[User, Age]) -> typing.Dict[str, int]:
  pass


# 元祖，下标为元祖的属性
def example_4(a_tuple: typing.Tuple[User] = None) -> typing.Tuple[User]:
  pass


# Union, 在一些场景下我们某些参数或返回值是不确定，至少给定一个参数类型
def example_5(a_b: typing.Union[str, int]) -> typing.Union[str, int]:
  pass


# Optional, 与Union 有点类似，但默认多带一个None，至少给定一个参数类型
# 如：Optional[str] 等价于 Union[str, None]
def example_6(a: str) -> typing.Optional[str]:
  pass


# Tuple, 返回值有多个的时候, 如需要返回str, int, bool, float
def example_7() -> typing.Tuple[str, int, bool, float]:
  pass


# class, 类本身也是一种类型
class Action:

  up: str = "up"
  down: str = "down"

# 指定需求一个action对象的参数
def example_8(action_obj: Action) -> Action:
  pass


# 这样在一些枚举参数的场景下，我们也可以使用类作为我们枚举参数的归类
def example_9(action_cls: Action) -> Action:
  pass

# 如果上面的枚举参数你觉得并不能很好的实现，那么还是可以使用自定义类型注解的方式去实现
Action = str
up: Action = "up"
down: Action = "down"

# 在python3.9 中对枚举参数类型有更好的支持
MODE = type.Literal['r', 'rb', 'w', 'wb']
def open_file(file: str, mode: MODE) -> str:
  pass

open_file('/some/path', 'r') # 正常
open_file('/other/path', 'typo') # 会提示该类型不合法


# Type, 在一些多态类的场景下标注同一个类型的不同的形态
class User: ...

class BasicUser(User): ...

class ProUser(User): ...

class TeamUser(User): ...

# 相当于 typing.Union[User, BasicUser, ProUser, TeamUser]
def make_new_user(user_class: typing.Type[User]) -> User:
  return user_class()

以上十几个用例场景基本能覆盖大部分日常编码，如果还有一些别的需求可参考官方的文档，上面有明确的说明;

Docs: docs.python.org/zh-cn/3/lib…