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写出更现代化的Python代码:聊聊 Type Hint

Type Hint是 Python 3.5 新增的支持,中文可以译为 类型提示。屏幕前的你或许听过,又或许没有。所以今天,让我们一起了解了解。
本文基于 Python 3.10.4,部分代码需要在 Python 3.10.0 及以上运行,原因在后续文章中会有说明
本文的代码编辑器为 VS Code ,您可以选择其他现代编辑器/IDE以体验

为什么需要 Type Hint

简而言之,按我的理解,type hint的目的是写给“别人”看。这个“别人”,就包括代码编辑器其他阅读代码的人几天后的你自己
废话不多说,Show You My Code!

开始写代码

现在我们假设,你想写一个函数,用处是统计给定字符串中某个字符出现的次数,于是你大手一挥,写下了这样的代码:

def count_char(text, char):
    return text.啥来着???
复制代码

尴尬的是,你记得str类有这个方法,但却忘记了这个方法叫啥了,看看编辑器的自动提示?

遗憾的是,编辑器不知道你的text是啥类型的,自然没法帮你补全。那我们能不能告诉它:这是个str呢?可以,给参数名后面加个: str就好了 (这个空格不是必须的,只是为了好看)

这就是Type Hint的作用,通过显示指明类型告诉调用者和编辑器:我需要什么类型。这能帮助你充分利用现代编辑器的自动提示功能,并让你写出的代码更加易于阅读和维护。

一个注意点

在继续下面内容之前,我们得明确一件事:Type Hint只是手动指明我们需要的类型,但它不是强制的。举个栗子,对于这个函数,正确的使用如下:

def count_char(text: str, char):
    return text.count(char)

# text 参数为 str
print(count_char("Hello World", "e"))
复制代码

但如果我们给text传了个别的类型,比如int,会发生什么?答案是仍然能编译通过,只是执行时报错而已。

这就是为什么它叫Type Hint:只是提示,并非强制。
当然,我们也可以借助其他手段来实现强制的类型限定,比如借助 mypy

mypy

安装mypy很容易,只需要pip install mypy即可。之后就可以用mypy filename.py检测此类错误

当然,能在vscode中直接用更好。我们可以按ctrl+shift+p打开设置(工作区or全局,看你想法)

配置如下:

{
    "python.linting.mypyEnabled": true
}
复制代码

即可在vscode中实时用mypy检查

基本使用

对于普通类型,用法就像刚刚说的,在名字后面加个: 类型即可

# 变量
num: int = 10
f: float = 0.7

# 自定义的类也差不多
class Node:
    def __init__(self):
        pass
        
# 函数参数
def visit_node(n: Node):
    pass
复制代码

对于集合类型,我们可以使用[]指定里面元素的类型

# 列表,每个元素应该为`str`
def join_to_str(arr: list[str]):
    return "".join(arr)

join_to_str(["Funny", "SaltyFish"]) # 正确的
join_to_str([1, 2, 3]) # 错误 List item 2 has incompatible type "int"; expected "str"
复制代码

Tuple用法也类似

# 值为 int,str的二元组
two_tuple: tuple[int, str] = 200, "哈哈哈"
# 值为 int 的不定长元组
t: tuple[int, ...] = (1, 2, 3, 4)
复制代码

字典可以分别指定keyvalue的类型

# 指定键为`str`,值为`int`
def dict_example(d: dict[str, int]):
    pass

dict_example({"github": 1, "juejin": 2}) # 合法的
# Dict entry 0 has incompatible type "str": "str"; expected "str": "int"
dict_example({"github": "github.com/FunnySaltyFish", "juejin": 2}) 
复制代码

注意的是,上面两个listdict的例子在较早期的Python版本是会报错的,需要先from typing import List,再用List[str]标注类型。不过,如果你的程序希望支持到较多的Python版本,那么用List或许是更好的选择;反之就用list吧。

如果你希望此参数既可以传List,又可以传Tuple,或者传生成器,那么可以写成Iterable,它表示可迭代的

from typing import Iterable
def iter_print(arr: Iterable):
    for each in arr:
        print(each)

iter_print(["你好","我好","她也好"])    # 列表
iter_print(("Funny", "Salty", "Fish")) # 元组
iter_print((i*2 for i in range(10)))   # 生成器
复制代码

类似的更广泛类型还有SequenceMapping,可以自行了解

标注函数

标注函数包括几个方面:标注函数的返回类型,和标注函数类型的参数

标注函数的返回值类型

实际上,如果你把鼠标放到刚刚我们写的count_char函数上,你能看到这样的提示

智能的编辑器通过分析函数内容已经推断出了函数会返回一个int,标了个-> int,而这就是函数的返回值标注方式

# 返回值int
def count_char(text: str, char: str) -> int:
    return text.count(char)
复制代码

如果函数没有return语句,则返回值为None

# 没有返回值,默认为None
def print_n() -> None:
    print("n")
复制代码

如果函数是拿来抛异常,或者更极端,运行完之后程序直接退了,那可以标NoReturn

from typing import NoReturn
def exit_app() -> NoReturn:
    exit(0)
    
def exception_func() -> NoReturn:
    raise Exception("异常退出")
复制代码

这样做的好处之一是,编辑器可以识别到函数调用处后面的代码不会被执行,标灰并给出Unreachable的提示

标注函数类型

如果一个参数,它要求传入的为一个函数,则可以使用Callable描述。比如下面的函数,可以对另一个函数计时

import time
from typing import Callable
def calc_time(func: Callable):
    start = time.time()
    func()
    end = time.time()
    print(f"此函数花费了{end-start}s")

calc_time(lambda : sum(range(10000000)))
复制代码

Callable也可以指定更具体的类型,Callable[[int, int], str] 就表示参数为两个int,返回值为str的函数

更复杂的类型

接下来我们看一些更复杂的类型。
问题一: 如果一个参数可以接受所有类型,可以标成啥?
你可以不标,或者标成typing下的Any,它俩是一样的,标了类似于没标。

问题二: 如果一个参数可以接受几种不同的类型,怎么标?
这个问题在Python 3.10前有些麻烦,你需要引入Union。比如,假设这个参数可以接受intfloat

from typing import Union
def f2(a: Union[int, float]):
    pass

f2(1)   # ok
f2(3.4) # ok
f2("s") # 错误
复制代码

不过,3.10简化了这个操作。现在可以用|并列多个类型

def f2(a: int|float):
    pass
复制代码

二者是等价的

print(Union[int, float] == int|float) # True
复制代码

如果需要了解Py3.10的新特性,可以参考我的这篇文章 Python3.10正式版发布!新特性速览 - 掘金 (juejin.cn)

问题三: 如果参数可以为None呢? 使用|,比如int|None,或者使用Optional

from typing import Optional
a: Optional[int]
a = 1
a = None
复制代码

问题四: 如果这个类型还没被定义,咋整?
这个情景来自类的构造函数,如果需要用到它自己,就会碰到这个问题(或者某些方法需要返回自己)。比如说定义链表的节点:

这时候可以""包围,避免循环引用

或者可以用TypeVar

TListNode  = TypeVar("TListNode", bound="ListNode")

class ListNode:
    def __init__(self, prev_node: TListNode|None) -> None:
        pass

node = ListNode(ListNode(None))
复制代码

不过,目前仍在预览版(估计不久后就有正式版了)的Python 3.11.0加入了typing.Self,用来指自己。到时候可以这样写

from typing import Self
class ListNode:
    def __init__(self, prev_node: Self|None) -> None:
        pass
复制代码

问题五: 有些类型名太长了,我打多了心累,咋办?
比如说,写http接口的响应函数,然后都处理成(状态码, 数据字典)的类型,就会是这样

def http_response():
    return 200, {"code": "0", "data": "https://juejin.cn/user/2673613109214333", "message": "https://github.com/FunnySaltyFish"}
复制代码

那它的类型就得写成:

tuple[int, dict[str, Any]]
复制代码

写多了确实麻烦。所以我们可以给这个类型起个别名:

from typing import TypeAlias, Any
ResponseType: TypeAlias = tuple[int, dict[str, Any]]

def http_response() -> ResponseType:
    pass
复制代码

这样就统一、简洁多了
注意的是,TypeAliasPython3.10强制的,此前的版本可以去掉。但我觉得有TypeAlias的版本比较清晰,能指明这是个类型别名

问题六: 如果某个变量只能取特定值,怎么写? 比如sex,你想让对方只传入其他三种字符串,可以这么写

sex: Literal["男", "女", "其他"]
sex = "未知" # 错误
复制代码

当然这需要importLiteral就是字面量的意思。

除上面写到的,可以用typing.Final创建一个“常量”,告知此值不可被更改

typing包下还有其他一些东东,此处就不赘述了。感兴趣的同学可以翻阅 官方文档 以了解更多。

最后

现在,你已经掌握了Type Hint的基本用法,或许可以开始使用它了。即使不是全部,但从一部分开始也是个不错的选择。毕竟代码最终是给人看的,你也不希望几个月后看着自己曾经写过的代码默默骂一句: “chao,这里应该传个啥类型来着?”

参考

  • 官方文档
  • www.bilibili.com/video/BV16Y…
  • python/mypy: Optional static typing for Python (github.com)

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