Avant-propos
Tout le monde sait que Python est un langage de vérification de type dynamique et fortement typé. Le type dit dynamique signifie que lors de la définition d'une variable, nous n'avons pas besoin de spécifier le type de la variable. L'interpréteur Python la vérifiera automatiquement au moment de l'exécution.
Par rapport aux langages typés statiquement (tels que C), il ne s'agit pas seulement d'écrire quelques caractères de déclaration de type en moins :
#include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define BUFF 100 char* greeting(char* name){ char* msg = (char *) malloc(sizeof(char) * BUFF); sprintf(msg, "Hello, %s!", name); return msg; } int main(){ printf("Greeting: <%s>\n", greeting("C99")); return 0; }
def greeting(name): return "Hello, {}!".format(name) def main(): print("Greeting: <%s>" % greeting("Python35")) if __name__ == '__main__': main()
La saisie dynamique libère dans une certaine mesure notre réflexion de la simulation du travail informatique, nous permettant de nous concentrer davantage sur les problèmes à résoudre : tout comme Dans l'exemple ci-dessus, nous n'avons pas besoin de penser aux types de paramètres acceptés par la fonction de message d'accueil ni au type de valeur de retour, mais nous devons uniquement considérer les fonctions que la fonction de message d'accueil doit implémenter.
Bien sûr, cela ne signifie pas que les types dynamiques sont nécessairement meilleurs que les types statiques. Il est injuste de comparer l'exemple ci-dessus avec le langage C et Python si vous passez au langage Go :
package main import "fmt" func greeting(name string) string { return fmt.Sprintf("Hello, %s", name) } func main() { fmt.Printf("Greeting: <%s>", greeting("Go")) }
L'avantage (et dans une certaine mesure l'inconvénient) du typage statique est qu'un protocole (interface) obligatoire est formulé lors de la définition d'une méthode, et ce n'est qu'en suivant le protocole qu'il peut être utilisé correctement. Ceci est très utile pour la coopération à plusieurs personnes, le développement de bibliothèques tierces, la localisation rapide de bogues, etc. Un autre avantage majeur du typage statique est qu'il permet à l'IDE d'accélérer l'utilisation de l'interface et la vérification du type, améliorant ainsi encore l'efficacité. Puisqu’il y a tant d’avantages, devriez-vous également apprendre Python ? En fait, le PEP 484 dans Python 3.5 et le PEP 526 dans Python 3.6 ont respectivement ajouté la syntaxe des indices de type (Les indices de type PEP 484 concernent principalement la syntaxe de déclaration de type des paramètres et les valeurs de retour des fonctions, méthodes, classes et). PEP 526 ajoute Déclaration de type de variable :
def greeting(name: str) -> str: return "Hello, {}!".format(name)
Mypy
Mypy est officiellement recommandé Outils de vérification de type statique :
python3 -m pip install mypy
Vous pouvez utiliser la commande mypy pour vérifier directement les programmes Python :
mypy greeting.py
Pour faciliter l'utilisation, vous pouvez l'appliquer à l'IDE. En prenant Atom comme exemple, vous pouvez installer le plug-in linter-mypy :
<🎜. >python3 -m pip install typed-ast apm install linter apm install linter-mypy
et collections.abc.Sequence
Pour distinguer simplement, la Séquence peut être indexée par indice numérique, tandis que l'Iterable peut représenter le générateur : collections.abc.Iterable
Python 2.x
pip install typing
def send_email(address, # type: Union[str, List[str]] sender, # type: str cc, # type: Optional[List[str]] bcc, # type: Optional[List[str]] subject='', body=None # type: List[str] ): # type: (...) -> bool """Send an email message. Return True if successful.""" pass