Python的漸進打字：靈活增強程式碼安全性與效能-Python教學-PHP中文網

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Python 中的漸進式輸入對於像我們這樣想要兩全其美的開發人員來說是一個遊戲規則改變者：動態靈活性和靜態安全性。這裡不是選邊站，而是選邊站。這是為了找到適合我們專案的最佳點。

讓我們從基礎開始。 Python 一直是動態類型的，這意味著我們不必聲明變數類型。這為我們提供了令人難以置信的靈活性，但它也可能導致難以捕捉的運行時錯誤。這就是漸進打字的用武之地。

透過逐步輸入，我們可以在程式碼中新增類型提示。這些提示是可選的，因此我們可以逐步引入它們（因此得名），而不會破壞現有程式碼。這是一個簡單的例子：

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))  # Output: Hello, Alice!
print(greet(42))  # This will run, but a type checker would warn us

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在此範例中，我們告訴 Python name 應該是一個字串，並且該函數應該傳回一個字串。但 Python 不會在運行時強制執行這一點 - 我們需要使用像 mypy 這樣的類型檢查器來捕獲潛在的問題。

現在，讓我們更深入地了解一下。漸進式打字最酷的事情之一是我們可以混合打字和非打字程式碼。當我們使用不使用類型提示的遺留程式碼庫或第三方程式庫時，這非常有用。

def process_data(data: list[int]) -> int:
    return sum(data)

# This function doesn't use type hints
def get_data():
    return [1, 2, 3, 4, 5]

result = process_data(get_data())  # This works fine

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這裡，process_data 使用型別提示，但 get_data 不使用。他們仍然可以無縫地合作。

但是漸進式打字不只是到處加 : int 。它開啟了一個充滿可能性的全新世界。例如，我們可以建立自訂類型以使我們的程式碼更具表現力：

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

def get_user_info(user_id: UserId) -> dict:
    # Fetch user info from database
    pass

user_id = UserId(12345)
info = get_user_info(user_id)  # This is fine
info = get_user_info(12345)  # A type checker would warn about this

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這有助於我們發現邏輯錯誤。當然，使用者 ID 可能是整數，但並非每個整數都是有效的使用者 ID。

現在，我們來談談一些更高級的概念。協變和逆變是一些奇特的術語，它們描述了我們如何在類型提示中使用子類型和超類型。一開始有點令人費解，但它非常有用。

from typing import List, Callable

class Animal:
    def make_sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Woof!"

def animal_sounds(animals: List[Animal]) -> List[str]:
    return [animal.make_sound() for animal in animals]

dogs: List[Dog] = [Dog(), Dog()]
sounds = animal_sounds(dogs)  # This is fine because Dog is a subtype of Animal

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在此範例中，我們使用協方差。我們可以將 Dogs 清單傳遞給需要 Animal 清單的函數，因為 Dog 是 Animal 的子類型。

逆變則相反。當我們處理函數參數時它很有用：

def feed_animal(animal: Animal):
    print("Feeding animal")

def feed_dog(dog: Dog):
    print("Feeding dog")

def do_feeding(feeder: Callable[[Animal], None], animal: Animal):
    feeder(animal)

do_feeding(feed_animal, Dog())  # This is fine
do_feeding(feed_dog, Animal())  # A type checker would warn about this

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在這裡，我們可以將 feed_animal 傳遞給 do_feeding，因為它可以處理任何動物，包括狗。但我們不能傳遞 feed_dog，因為它可能無法處理所有類型的動物。

這些概念可能看起來有點抽象，但當我們設計複雜的系統時它們非常強大。

現在，讓我們來談談如何逐步將靜態型別引入大型 Python 程式碼庫。這不是一個全有或全無的提議。我們可以從小事做起，逐步往上。

首先，我們可能想要為公用 API 新增類型提示。這有助於我們程式碼的用戶了解他們應該傳遞什麼類型以及他們將返回什麼。然後，我們可以繼續討論程式碼的關鍵部分——與類型相關的錯誤特別成問題的區域。

隨著我們添加更多類型提示，我們將開始看到好處。類型檢查器可以在我們運行程式碼之前捕獲潛在的錯誤。我們的 IDE 可以提供更好的自動完成和重構支援。我們的程式碼在某種程度上變得自我記錄。

但是需要取得平衡。我們不想過度使用類型提示而失去 Python 的可讀性和簡單性。有時，保留無類型內容是可以的，特別是對於簡單、不言而喻的程式碼。

讓我們來看一個逐步輸入函數的範例：

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))  # Output: Hello, Alice!
print(greet(42))  # This will run, but a type checker would warn us

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我們一開始沒有類型提示，然後添加了一些基本提示，最後為完全類型化版本創建了自訂類型。每一步都在不改變程式碼功能的情況下提高了程式碼的穩健性。

漸進打字最酷的事情之一是它可以提高效能。當我們提供類型資訊時，Python 有時可以優化我們的程式碼。例如，它可能能夠使用更有效率的資料結構或避免不必要的類型檢查。

但也許漸進式打字的最大好處是它如何改變我們思考程式碼的方式。當我們開始考慮類型時，我們經常會發現邏輯不一致或我們以前沒有想到的潛在邊緣情況。這就像是與未來的自己對話，討論我們的程式碼應該做什麼。

當然，漸進打字並非沒有挑戰。它可以使我們的程式碼更加冗長，並且有效使用類型提示有一個學習曲線。我們也需要小心，不要陷入認為類型提示保證正確性的陷阱——它們是幫助我們捕捉某些類型錯誤的工具，但它們並不是靈丹妙藥。

最後，讓我們考慮一下在 Python 中使用漸進式輸入的一些最佳實踐：