我最近刚刚发布了一篇关于在 Typescript 中注释函数的博客。我刚刚完成了一些研究,并了解了更多关于如何在 Python 中注释函数的知识,本博客将主要介绍使用与 上一篇博客类似的示例来注释 Python 函数。
您可以通过将 python.analysis.typeCheckingMode 设置为 basic、standard、strict 之一来验证 Visual Studio Code 中的类型注释。 basic 和 standard 选项不一定能确保您注释函数和变量,但 strict 可以。
这可能会让您感到震惊,但您可以在 Python 中返回函数并将函数作为值传递。回调函数实际上是使用 Callable 类型进行注释的,其写法如下;
Callable[[argtype1, argtype2, argtype3], returnType]
例如,一个函数 length(text: str) -> int 将被注释为 Callable[[str], int]
例如;
JavaScript 中的此函数
function multiplier(factor){ return value => factor * value } const n = multiplier(6) n(8) // 48
在Python中可以这样写
def multiplier(factor): def inner(value): return value * factor return inner n = multiplier(6) n(8) #48
我们可以创建一个名为 number 的 TypeAlias,它是 int 和 float 的联合(字面意思),例如;
from typing import TypeAlias, Union number: TypeAlias = Union[int, float]
将参数视为JavaScript 数字.
因此,要注释这个函数,我们有;
def multiplier(factor: number) -> Callable[[number], number]: def inner(value: number) -> inner: return value * factor return inner a = multiplier(4.5) a(3) #13.5
经典的泛型函数示例是
def pick(array, index): return array[index] pick([1,2,3], 2) #3
使用 TypeVar 我们现在可以创建通用详细信息(比 typescript 更详细)。
from typing import TypeVar T = TypeVar("T") # the argument and the name of the variable should be the same
这样我们就有
from typing import TypeVar, Sequence def pick(array: Sequence[T], index: int) -> T: return array[index] print(pick([1,2,3,4], 2))
那么自定义 myMap 函数怎么样,它的作用类似于 JavaScript 中的地图。这样我们就有了;
记住:Python中的map()返回的是Iterable类型而不是List类型
def myMap(array, fn): return map(fn, array) def twice(n): return n * 2 print(myMap([1,2,3], twice))
我们可以混合使用 Callable 和 TypeVar 类型来注释这个函数。 观察...
from typing import TypeVar, Iterable, Callable Input = TypeVar("Input") # Input and "Input" must be the same Output = TypeVar("Output") def myMap(array: Iterable[Input], fn: Callable[[Input], Output]) -> Iterable[Output]: return map(fn, array) def twice(n: int) -> int: return n * 2 print(myMap([1,2,3], twice))
或者我们可以别名 Callable 函数
from typing import TypeVar, Iterable, Callable Input = TypeVar("Input") Output = TypeVar("Output") MappableFunction = Callable[[Input], Output] def myMap(array: Iterable[Input], fn: MappableFunction[Input, Output]) -> Iterable[Output]: return map(fn, array)
观察 MappableFunction 接受这些泛型类型输入和输出并将它们应用到 Callable[[Input], Output] 的上下文中。
花点时间想想 myFilter 函数将如何注释?
好吧,如果你想到了这个
from typing import Iterable, TypeVar, Callable Input = TypeVar("Input") def myFilter(array: Iterable[Input], fn: Callable[[Input], bool]) -> Iterable[Input]: return filter(fn, array)
你说得对
我知道我不应该谈论类注释,但请给我一些时间来解释泛型类。
如果您来自Typescript诗句,这就是您定义它们的方式
class GenericStore<Type>{ stores: Array<Type> = [] constructor(){ this.stores = [] } add(item: Type){ this.stores.push(item) } } const g1 = new GenericStore<string>(); //g1.stores: Array<string> g1.add("Hello") //only string are allowed
但在 Python 中它们却相当不同且尴尬。
因此要在 Python 中重新创建这个 GenericStore 类
Callable[[argtype1, argtype2, argtype3], returnType]
正如我在上一篇博客中所说,它有助于构建更智能的类型系统,从而减少出现错误的机会(特别是在使用 mypy 等静态文件检查器时)。此外,当使用强大的类型系统编写库(或 SDK)时,可以大幅提高使用该库的开发人员的工作效率(主要是因为编辑器的建议)
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