python3.5以上版本，typing模块提高代码健壮性

一、前言

Python是一门弱类型的语言，很多时候我们可能不清楚函数参数类型或者返回值类型，很有可能导致一些类型没有指定方法，在写完代码一段时间后回过头看代码，很可能忘记了自己写的函数需要传什么参数，返回什么类型的结果，就不得不去阅读代码的具体内容，降低了阅读的速度，typing模块可以很好的解决这个问题。

二、typing模块有啥用

• 类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型不符合。

• 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。

• 该模块加入后并不会影响程序的运行，不会报正式的错误，只有提醒。

注意：typing模块只有在'''python3.5'''以上的版本中才可以使用,pycharm目前支持typing检查

三、typing模块的常用方式

from typing import List, Tuple, Dict

# 规定a是int类型，string是字符串类型，f是浮点型，b是布尔类型，且规定返回值是元组
def test(a: int, string: str, f: float, b: bool) -> Tuple[List, Tuple, Dict, bool]:
    ll=[1,2,3,4]
    tup = (string, a, string)
    dic = {"xxx": f}
    boo = b
    return ll, tup, dic, boo # 多个返回值返回就是一个元组

print(test(12, "lqz", 2.3, False))

注意

• 在传入参数时通过“参数名:类型”的形式声明参数的类型；
• 返回结果通过"-> 结果类型"的形式声明结果的类型。
• 在调用的时候如果参数的类型不正确pycharm会有提醒，但不会影响程序的运行。
• 对于如list列表等，还可以规定得更加具体一些，如：“-> List[str]”,规定返回的是列表，并且元素是字符串。

四、typing常用的类型

• int,long,float: 整型,长整形,浮点型;
• bool,str: 布尔型，字符串类型；
• List, Tuple, Dict, Set:列表，元组，字典, 集合;
• Iterable,Iterator:可迭代类型，迭代器类型；
• Generator：生成器类型；

五、python天生支持多态，迭代器中的元素可能多种

from typing import List, Union

def func(a: int, string: str) -> List[int or str]:
    list1 = []
    list1.append(a)
    list1.append(string)
    return list1

def get_next_id() -> Union[int, None]:
    return 1
    return None
# 使用or关键字表示多种类型,也可以用Union