一、python的注解
Python 是一种动态语言，在声明一个变量时我们不需要显式地声明它的类型，在给函数传值时我们是不知道参数到底应该传入什么类型的。
这样其实就造成了很多不方便的地方，在某些情况下一些复杂的方法，如果不借助于一些额外的说明，我们是不知道参数到底是什么类型的。
因此，Python 中的类型注解就显得比较重要了。
在 Python 3.5 中，Python PEP 484 引入了类型注解（type hints），
在 Python 3.6 中，PEP 526 又进一步引入了变量注解（Variable Annotations），我们可以这样对函数进行注解
类型和变量注解都只是提供了一种提示，对于运行实际上没有任何影响，你随便传也没关系，不按照注解返回也一点问题没有
不过有了类型注解，一些 IDE 是可以识别出来并提示的，比如 PyCharm 就可以识别出来在调用某个方法的时候参数类型不一致，会飘黄，提示 WARNING
具体的语法是可以归纳为两点：
- 在声明变量时，变量的后面可以加一个冒号，后面再写上变量的类型，如 int、list 等等。
- 在声明方法返回值的时候，可以在方法的后面加一个箭头，后面加上返回值的类型，箭头左右两边都要留有空格，如 int、list 等等。
注解举例：
# python的注解names: list = ['Germey', 'Guido']
version: tuple = (3, 7, 4)
operations: dict = {'show': False, 'sort': True}
二、typing模块
上面的注解看上去没毛病，但是对于list内部到底是什么类型就没办法知道了，所以需要一种更强类型的注解，可以借助 typing 模块
目前 typing 模块也已经被加入到 Python 标准库中，不需要安装第三方模块，我们直接导入就可以直接使用了
更多参考这里
from typing import List, Tuple, Dict, Set, Union, Callable, Literal, Iterable, NoReturnlist1: List[str] = ['Germey', 'Guido']
list2: List[int or float] = [2, 3.5]
list3: List[List[int]] = [[1, 2], [2, 3]] # 支持嵌套
tuple1: Tuple[int, int, int] = (3, 7, 4)
tuple2: Tuple[str, int, float] = ('Mike', 22, 1.75)
dict1: Dict[str, bool] = {'show': False, 'sort': True}
# Union，联合类型，Union[X, Y] 代表要么是 X 类型，要么是 Y 类型。
def process(func: Union[str, Callable]):
if isinstance(func, str):
pass
elif isinstance(func, Callable):
func()
# Literal，自定义可选参数，如下表明msg_type变量可选项
msg_type: Literal['text', 'pic', 'file', 'link', 'code','applet','video_account']
# Iterable，可迭代的，如元组、列表，如下#表明返回值是列表，第一个元素是多个UserMessage组成的列表或元组
UserMessage = Tuple[str, str]
all_boy = Literal[True, False]
def get_msgs(chat: str='张三', user_type: int=2)-> [Iterable[UserMessage], all_boy, str, int]:
msgs_list = [('张三','你好'), ('李四','hello'), ('王麻子', '哈哈哈')]
return [msgs_list , True, '2018-03-03', 3]
# Callable，可调用类型，它通常用来注解一个方法,并且要指明方法的参数和返回值
def date(year: int, month: int, day: int) -> str:
return f'{year}-{month}-{day}'
def get_date_fn() -> Callable[[int, int, int], str]:
return date
# NoReturn，没有返回结果
def hello() -> NoReturn:
print('hello')
有了这样的声明，以后我们如果看到方法的定义，我们就知道传入的参数类型了，如调用 add 方法的时候，我们就知道传入的需要是一个数值类型的变量，而不是字符串类型，非常直观。
但值得注意的是，这种类型和变量注解实际上只是一种类型提示，对运行实际上是没有影响的
三、typing模块的具名元组
typing 模块里面的具名元组本质上还是调用collections.namedtuple，个人感觉typing好用一点：
1.collections.namedtuple实现具名元组
from collections import namedtuple# collections的定义方式
Sender = namedtuple('Sender', ['name', 'type', 'company'])
TypedMessage = namedtuple('TypedMessage', ['type', 'value', 'link_info'])
UserMessage = namedtuple('UserMessage', ['name', 'message', 'company'])
2.typing.NameTuple 实现具名元组
from typing import NamedTuple, Literal# typing的定义方式，本质还是collections的,更清晰，一下就能看出是什么
class Sender(NamedTuple):
name: str
type: Literal['user', 'self']
company: str
class TypedMessage(NamedTuple):
type: Literal['text', 'pic', 'file', 'link', 'code','applet','video_account'] #
value: str
link_info: list = ['', '', '']# 链接卡片的头部文字、描述文字、图标地址，默认为空
class UserMessage(NamedTuple):
name: str
message: TypedMessage # 自己定义的具名元组类型
company: str
if __name__ == '__main__':
sender = Sender('小明', 'user', '百度')
type_message = TypedMessage('text', '早上好')
user_message = UserMessage(name=sender.name, message=type_message, company=sender.company)
print(sender.name, sender.type, sender.company) # 小明 user 百度
print(type_message.type, type_message.value, type_message.link_info) # text 早上好 ['', '', '']
print(user_message.name, user_message.message==type_message, user_message.company) # 小明 True 百度