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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