引言
Magdalena Tomczyk的插图
第二部分
Python是一种具有动态类型的语言，它使我们能够自由地操纵不同类型的变量。 但是，在编写代码时，我们假设将使用哪种类型的变量（这可能是由于算法或业务逻辑的限制所致）。 对于程序的正确运行，对我们来说，重要的是要及早发现与错误类型的数据传输相关的错误。
在现代版本的Python（3.6+）中保留了动态类型化鸭子的想法，它支持变量类型，类字段，参数和函数的返回值的注释：
类型注释仅由Python解释器读取，不再处理，但可从第三方代码使用，并且主要设计用于静态分析器。
我叫Andrey Tikhonov，我在Lamoda从事后端开发。
在本文中，我想解释使用类型注释的基础，并考虑通过typing注释实现的典型示例。
注释工具
许多Python IDE都支持类型注释，这些注释会突出显示错误的代码或在您键入时提供提示。
例如，这是在Pycharm中的样子：
突出显示错误
温馨提示：
类型注释也由控制台linter处理。
这是pylint的输出：
$ pylint example.py ************* Module example example.py:7:6: E1101: Instance of 'int' has no 'startswith' member (no-member)
但是对于mypy找到的相同文件：
$ mypy example.py example.py:7: error: "int" has no attribute "startswith" example.py:10: error: Unsupported operand types for // ("str" and "int")
不同分析仪的行为可能有所不同。 例如，mypy和pycharm处理变量的类型不同。 在示例中，我将继续关注mypy的输出。
在某些示例中，代码可以在启动时无例外地运行，但是由于使用了错误类型的变量，可能包含逻辑错误。 在某些示例中，它甚至可能不会执行。
基础知识
与旧版本的Python不同，类型注释不是用注释或文档字符串编写的，而是直接在代码中编写的。 一方面，这破坏了向下兼容性，另一方面，这显然意味着它是代码的一部分，可以相应地进行处理。
在最简单的情况下，注释包含直接预期的类型。 下面将讨论更复杂的情况。 如果将基类指定为注释，则可以将其后代的实例作为值传递。 但是，您只能使用在基类中实现的那些功能。
变量的注释写在标识符后的冒号后面。 此后，可以初始化该值。 举个例子
price: int = 5 title: str
函数参数的注释方式与变量相同，返回值在箭头->和最后一个冒号之前表示。 举个例子
def indent_right(s: str, width: int) -> str: return " " * (max(0, width - len(s))) + s
对于类字段，定义类时必须显式指定注释。 但是，分析器可以基于__init__方法自动输出它们，但是在这种情况下，它们将在运行时不可用。 在本文的第二部分中阅读有关在运行时中使用注释的更多信息。
class Book: title: str author: str def __init__(self, title: str, author: str) -> None: self.title = title self.author = author b: Book = Book(title='Fahrenheit 451', author='Bradbury')
顺便说一句，在使用数据类时，必须在类中指定字段类型。 有关数据类的更多信息
内置类型
尽管您可以使用标准类型作为注释，但是在typing模块中隐藏了许多有用的东西。
选配
如果您将变量标记为int类型，然后尝试将其分配为None ，则会出现错误：
Incompatible types in assignment (expression has type "None", variable has type "int")
对于此类情况，在键入模块中提供了具有特定类型的Optional注释。 请注意，可选变量的类型在方括号中指出。
from typing import Optional amount: int amount = None
任何
有时您不想限制变量的可能类型。 例如，如果这确实不重要，或者您打算自己进行不同类型的处理。 在这种情况下，您可以使用Any注释。 Mypy不会发誓以下代码：
unknown_item: Any = 1 print(unknown_item) print(unknown_item.startswith("hello")) print(unknown_item // 0)
可能出现问题，为什么不使用object ？ 但是，在这种情况下，假定尽管可以传输任何对象，但只能将其作为object的实例进行访问。
unknown_object: object print(unknown_object) print(unknown_object.startswith("hello"))
联盟
对于需要不仅允许使用任何类型，而且仅允许使用某些类型的情况，可以使用typing.Union批注，并在方括号中带有类型列表。
def hundreds(x: Union[int, float]) -> int: return (int(x) // 100) % 10 hundreds(100.0) hundreds(100) hundreds("100")
顺便说一句， Optional[T]注释等效于Union[T, None] ，尽管不建议这样的条目。
馆藏
类型注释机制支持通用机制（ Generics ，在本文的第二部分中有更多介绍），该机制允许为容器指定存储在其中的元素的类型。
清单
为了指示变量包含列表，可以将列表类型用作批注。 但是，如果您要指定列表包含的元素，则此注释将不再适用。 这里有typing.List 。 typing.List 。 与我们指定可选变量类型的方式类似，我们在方括号中指定列表项的类型。
titles: List[str] = ["hello", "world"] titles.append(100500)
假定列表包含无限数量的相同类型的元素。 但是对元素的注释没有任何限制：您可以使用Any ， Optional ， List和其他元素。 如果未指定项目类型，则假定为Any 。
除了列表之外，集合也有类似的注释： typing.FrozenSet 。集合和typing.FrozenSet 。
元组
与列表不同，元组通常用于异构元素。 语法相似，但有一个区别：方括号分别表示元组的每个元素的类型。
如果计划使用类似于该列表的元组：存储未知数量的相同类型的元素，则可以使用省略号（ ... ）。
不指定元素类型的注释Tuple工作方式类似于Tuple[Any, ...]
price_container: Tuple[int] = (1,) price_container = ("hello")
辞典
对于字典，使用typing.Dict 。 键类型和值类型分别注释：
book_authors: Dict[str, str] = {"Fahrenheit 451": "Bradbury"} book_authors["1984"] = 0
类似使用的typing.DefaultDict和typing.OrderedDict
功能结果
您可以使用任何注释来指示函数结果的类型。 但是有一些特殊情况。
如果一个函数什么也不返回（例如，类似于print ），则其结果始终为None 。 对于注释，我们还使用None 。
结束该函数的有效选项是：显式返回None ，不指定值就返回，不调用return终止。
def nothing(a: int) -> None: if a == 1: return elif a == 2: return None elif a == 3: return ""
如果函数永不返回（例如，像sys.exit ），则应使用NoReturn批注：
def forever() -> NoReturn: while True: pass
如果它是一个生成器函数，即它的主体包含yield ，则可以对返回的函数使用Iterable[T]或Generator[YT, ST, RT]批注：
def generate_two() -> Iterable[int]: yield 1 yield "2"
而不是结论
在许多情况下，键入模块中都有合适的类型，但是我不会考虑所有内容，因为其行为与所考虑的行为相似。
例如，有一个Iterator作为collections.abc.Iterator的通用版本， typing.SupportsInt表示对象支持__int__方法，或者对支持__call__方法的函数和对象Callable 。
该标准还以注释和存根文件的形式定义了注释的格式，这些注释和存根文件仅包含静态分析器的信息。
在下一篇文章中，我将详细介绍泛型的工作机制以及在运行时中处理批注的机制。