Python类型注解与typing的使用（转）

转自：https://liaolei.cc/?p=99

众所周知, Python是一种动态语言 在声明一个变量时我们不需要显示的声明它的类型.

类型注释可以提高代码的可读性和易用性, 帮助开发者写出更加严谨的代码, 让调用者减少类型方面的错误, 但是, 类型注解语法传入的类型表述有限, 不能说明复杂的类型组成情况, 因此引入了typing模块, 用来实现复杂的类型表述

一、类型注解

1.具体语法

  • 在声明变量类型时，变量后方紧跟一个冒号，冒号后面跟一个空格，再跟上变量的类型.
  • 在声明方法返回值的时候，箭头左边是方法定义，箭头右边是返回值的类型，箭头左右两边都要留有空格.
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2
3
a: int = 2
def add(a: int) -> int:
    pass

二、typing

类型检查，防止运行时出现参数、返回值类型不符。

作为开发文档附加说明，方便使用者调用时传入和返回参数类型。

模块加入不会影响程序的运行不会报正式的错误，pycharm支持typing检查错误时会出现黄色警告。

1.基础用法

from typing import List, Tuple, Dict

names: List[str] = ["li", "tom"]
version: Tuple[int, int, int] = (6, 6, 6)
operations: Dict[str, bool] = {'sad': False, 'happy': True}
Python

2.类型

TypeDescription
int 整型
float 浮点数字
bool 布尔
str 字符串
bytes 8位字符
object 任意对象
List(str) 字符串组成的列表
Tuple[int, ...] 任意数量的int对象的元组
Tuple[int, int] 两个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 ollections.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
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]

List

var: List[int or float] = [2, 3.5]
var: List[List[int]] = [[1, 2], [2, 3]]
Python

Tuple

person: Tuple[str, int, float] = ('Mike', 22, 1.75)
Python

Dict、Mapping、MutableMapping

Dict、字典，是 dict 的泛型；Mapping，映射，是 collections.abc.Mapping 的泛型。

  • Dict 推荐用于注解返回类型
  • Mapping 推荐用于注解参数
  • MutableMapping 则是 Mapping 对象的子类，在很多库中也经常用 MutableMapping 来代替 Mapping。
def size(rect: Mapping[str, int]) -> Dict[str, int]:
    return {'width': rect['width'] + 100, 'height': rect['width'] + 100}
Python

Set、AbstractSet

  • Set 推荐用于注解返回类型
  • AbstractSet 用于注解参数
def describe(s: AbstractSet[int]) -> Set[int]:
    return set(s)
Python

Sequence

在某些情况下，我们可能并不需要严格区分一个变量或参数到底是列表 list 类型还是元组 tuple 类型，我们可以使用一个更为泛化的类型，叫做 Sequence，其用法类似于 List

def square(elements: Sequence[float]) -> List[float]:
    return [x ** 2 for x in elements]
Python

NoReturn

当一个方法没有返回结果时，为了注解它的返回类型，我们可以将其注解为 NoReturn

def hello() -> NoReturn:
    print('hello')
Python

Any

一种特殊的类型，它可以代表所有类型，静态类型检查器的所有类型都与 Any 类型兼容，所有的无参数类型注解和返回类型注解的都会默认使用 Any 类型

def add(a: Any) -> Any:
    return a + 1
Python

TypeVar

自定义兼容特定类型的变量

height = 1.75
Height = TypeVar('Height', int, float, None)
def get_height() -> Height:
    return height
Python

NewType

声明一些具有特殊含义的类型

Person = NewType('Person', Tuple[str, int, float])
person = Person(('Mike', 22, 1.75))
Python

Callable

可调用类型，它通常用来注解一个方法

def date(year: int, month: int, day: int) -> str:
    return f'{year}-{month}-{day}'
# 参数类型和返回值类型都要注解出来
def get_date_fn() -> Callable[[int, int, int], str]:
    return date
Python

lambda类型标注

is_even: Callable[[int], bool] = lambda x: (x % 2 == 0)
Python

Union

联合类型，Union[X, Y] 代表要么是 X 类型，要么是 Y 类型。 联合类型的联合类型等价于展平后的类型

Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]
Union[int] == int
Union[int, str, int] == Union[int, str]
Union[int, str] == Union[str, int]
Python
def process(: Union[str, Callable]):
     isinstance(, str):
        # str2fn and process
        pass
     isinstance(, Callable):
        ()
Python

Optional

参数可以为空或已经声明的类型, 即 Optional[X] 等价于 Union[X, None]。

不等价于可选参数，当它作为参数类型注解的时候，不代表这个参数可以不传递了，而是说这个参数可以传为 None

# 当一个方法执行结果, 如果执行完毕就不返回错误信息, 如果发生问题就返回错误信息
def judge(result: bool) -> Optional[str]:
    if result: return 'Error Occurred'
Python

Generator

生成器类型, 声明方式, 其后的中括号紧跟着三个参数，分别代表 YieldType、SendType、ReturnType

def echo_round() -> Generator[int, float, str]:
    sent = yield 0
    while sent >= 0:
        sent = yield round(sent)
    return 'Done'
Python
  • YieldType: yield 关键字后面紧跟的变量的类型
  • SendType: yield 返回的结果的类型就是 SendType, 可为None
  • ReturnType: 最后生成器 return 的内容类型, 可为None

三、实例

代码来源于 requests-html库

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# Typing.
_Find = Union[List['Element'], 'Element']
_XPath = Union[List[str], List['Element'], str, 'Element']
_Result = Union[List['Result'], 'Result']
_HTML = Union[str, bytes]
_BaseHTML = str
_UserAgent = str
_DefaultEncoding = str
_URL = str
_RawHTML = bytes
_Encoding = str
_LXML = HtmlElement
_Text = str
_Search = Result
_Containing = Union[str, List[str]]
_Links = Set[str]
_Attrs = MutableMapping
_Next = Union['HTML', List[str]]
_NextSymbol = List[str]
 
 
class Element(BaseParser):
    """An element of HTML.
 
    :param element: The element from which to base the parsing upon.
    :param url: The URL from which the HTML originated, used for ``absolute_links``.
    :param default_encoding: Which encoding to default to.
    """
 
    __slots__ = [
        'element', 'url', 'skip_anchors', 'default_encoding', '_encoding',
        '_html', '_lxml', '_pq', '_attrs', 'session'
    ]
 
    def __init__(self, *, element, url: _URL, default_encoding: _DefaultEncoding = None) -> None:
        super(Element, self).__init__(element=element, url=url, default_encoding=default_encoding)
        self.element = element
        self.tag = element.tag
        self.lineno = element.sourceline
        self._attrs = None
 
    def __repr__(self) -> str:
        attrs = ['{}={}'.format(attr, repr(self.attrs[attr])) for attr in self.attrs]
        return "<Element {} {}>".format(repr(self.element.tag), ' '.join(attrs))
 
    @property
    def attrs(self) -> _Attrs:
        """Returns a dictionary of the attributes of the :class:`Element <Element>`
        (`learn more <https://www.w3schools.com/tags/ref_attributes.asp>`_).
        """
        if self._attrs is None:
            self._attrs = {k: v for k, v in self.element.items()}
 
            # Split class and rel up, as there are usually many of them:
            for attr in ['class', 'rel']:
                if attr in self._attrs:
                    self._attrs[attr] = tuple(self._attrs[attr].split())
 
        return self._attrs

　　

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