So verwenden Sie die Annotation von Variablentypen in Python

一、概述

1、描述

变量类型注解是用来对变量和函数的参数返回值类型做注解，让调用方减少类型方面的错误，也可以提高代码的可读性和易用性。

但是，变量类型注解语法传入的类型表述能力有限，不能说明复杂的类型组成情况，因此引用了typing模块，来实现复杂的类型表达。

2、常用的数据类型

Type	Description
int	整型 integer
float	浮点数字
bool	布尔（int 的子类）
str	字符 (unicode)
bytes	8 位字符
object	任意对象（公共基类）
List[str]	字符组成的列表
Tuple[int, int]	两个int对象的元组
Tuple[int, ...]	任意数量的 int 对象的元组
Dict[str, int]	键是 str 值是 int 的字典
Iterable[int]	包含 int 的可迭代对象
Sequence[bool]	布尔值序列（只读）
Mapping[str, int]	从 str 键到 int 值的映射（只读）
Any	具有任意类型的动态类型值
Union	联合类型
Optional	参数可以为空或已经声明的类型
Mapping	映射，是 collections.abc.Mapping 的泛型
MutableMapping	Mapping 对象的子类，可变
Generator	生成器类型, Generator[YieldType、SendType、ReturnType]
NoReturn	函数没有返回结果
Set	集合 set 的泛型, 推荐用于注解返回类型
AbstractSet	collections.abc.Set 的泛型，推荐用于注解参数
Sequence	collections.abc.Sequence 的泛型，list、tuple 等的泛化类型
TypeVar	自定义兼容特定类型的变量
Generic	自定义泛型类型
NewType	声明一些具有特殊含义的类型
Callable	可调用类型, Callable[[参数类型], 返回类型]
NoReturn	没法返回值

3、mypy模块

mypy是Python的可选静态类型检查器

安装mypy模块 pip3 install mypy

使用mypy进行静态类型检查 mypy 执行 python 文件

二、使用

1、基本使用

from typing import List, Set, Dict, Tuple
#对于简单的 Python 内置类型，只需使用类型的名称
x1: int = 1
x2: float = 1.0
x3: bool = True
x4: str = "test"
x5: bytes = b"test"
 
# 对于 collections ，类型名称用大写字母表示，并且
# collections 内类型的名称在方括号中
x6: List[int] = [1]
x7: Set[int] = {6, 7}
#对于映射，需要键和值的类型
x8: Dict[str, float] = {'field': 2.0}
#对于固定大小的元祖，指定所有元素的类型
x9: Tuple[int, str, float] = (3, "yes", 7.5)
#对于可变大小的元祖，使用一种类型和省略号
x10: Tuple[int, ...] = (1, 2, 3)
 
'''在终端执行检查
(venv) D:\python>mypy .\01.py
Success: no issues found in 1 source file
'''

2、函数参数返回值添加类型标注

1. 指定多个参数的方式

'''
定义一个函数   参数 num int类型
返回值 字符串类型
使用mypy检测
'''
def num_fun(num: int) -> str:
    return str(num)
 
num_fun(100)
print(num_fun(100))
 
# 指定多个参数的方式
def plus(num1: int, num2: int) -> int:
    return num1 + num2
 
# 在类型注释后为参数添加默认值,默认值需要添加在末尾
'''
声明函数参数时，所有带有默认值的参数必须放在非默认参数的后面。
这是因为 Python 解释器需要确定参数传递的顺序，
如果默认参数放在非默认参数前面，解释器就无法确定哪个参数是哪个
'''
def func1(num1: int, my_float: float = 3.5)-> float:
    return num1 + my_float
print(func1(10,20))
f = func1
print(f(10))

2. Callable

Callable 是一个抽象类，用于描述可调用对象的基本行为，例如函数、方法和类。当你声明一个函数变量并将其分配给一个变量时，这个变量只是一个普通的 Python 对象，并不是一个可调用对象，因此它没有默认值

带有默认值的参数可以放在任何位置，但是在声明函数参数时，所有带有默认值的参数必须放在非默认参数的后面。这是因为 Python 解释器需要确定参数传递的顺序，如果默认参数放在非默认参数前面，解释器就无法确定哪个参数是哪个。

from typing import  Callable
#定义变量  指向一个函数
def func2(num1:int, my_float=3.5) -> str:
    return f'返回结果{num1 + my_float}'
print(func2(10))
#Callable指向可调用（函数）值的方式
x: Callable[[int, float], str] = func2
print(x(10, 3.5))
 
'''
执行结果
返回结果13.5
返回结果13.5
'''

3. Iterator

#定义函数，产生整数的生成器，每次返回一个
from typing import Iterator
# 产生整数的生成器函数安全地返回只是一个 整数迭代器的函数
#，因此这就是我们对其进行注释的方式
def g(n: int) -> Iterator[int]:
    i = 0
    while i < n:
        yield i #下次迭代时，代码从 yield 的下一条语句(不是下一行)开始执行
        i += 1
 
print(g(10))
for i in g(10):
    print(i)
 
&#39;&#39;&#39;执行结果
<generator object g at 0x00000000014E88E0>
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
&#39;&#39;&#39;

3、混合类型检查改进

1.联合运算符

联合运算符使用 " | " 线来替代了旧版本中Union[] 方法，使得程序更简洁

#新版本
def get_name(user: str | dict) -> str:
    if isinstance(user, str):
        return user
    elif isinstance(user, dict):
        return user.get('name', '')
print(get_name({'name':'Bob'}))
print(get_name("Alice"))

在这个例子中，函数get_name接受一个参数user，它可以是一个字符串或一个字典。如果user是一个字符串，函数会直接返回这个字符串；如果user是一个字典，函数会尝试从字典中获取name字段的值，并返回它。

在这个例子中，我们使用联合运算符将str和dict类型组合起来，表示user可以是这两种类型之一。

#旧版本，Union方法来实现相同的功能
from typing import Union
def get_name2(user: Union[str, dict]) -> str:
    if isinstance(user, str):
        return user
    elif isinstance(user, dict):
        return user.get('name', '')
 
print(get_name2({'name':'Bob'}))
print(get_name2("Alice"))
'''执行结果
Bob
Alice
'''

4、类型别名更改

#旧版本
oldname = str
def oldFunc(param:oldname) -> oldname:
    return param + param
oldFunc('oldFunc:花非人陌')
 
 
#新版本，从3.10后开始支持
from typing import TypeAlias
 
newstr :TypeAlias = str    #定义类型别名
newint :TypeAlias = int
def func_test(num:newint, msg:newstr)->newstr:
    return str(num) + msg
print(func_test(100,"类型名称更改"))

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