Python 类型注解中泛型应用

介绍

 Python解释器不强制执行函数和变量类型注解。但它们可以被第三方工具使用,例如类型检查器,IDE等。使用类型注解,IDE可以准确地推断出当前对象的具体类型,能更好地提示该对象的属性、方法,以及对于方法的传入参数进行检查,在能够保证代码逻辑正确的情况下,如果检查通过,甚至可以不调试,直接运行程序即可正常工作,对于稍复杂的项目,可以有效地提高开发效率。

就本人而言,在自己所负责的项目中大量使用类型注解功能,深刻地体会到了类型注解的好处,但之前的使用过程中,对于某些函数,如下面的示例代码,传入两个参数a、b对a、b求和后返回,但Python3上不同类型的变量是不能做+运算的,而且如果参数传入类型是str,那么返回类型也必须是str,而示例代码中的类型注解明显没有对上述两种情况加以约束。

def add(a: Union[str, int], b: Union[str, int]) -> Union[str, int]:
    return a + b

文档

官方文档:https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/typing.html#generics

应用

使用泛型可以很好地解决上述问题,示例代码如下所示,定义一个泛型类型T,并约束它的类型为int,str(有点疑惑约束为和必须填两个参数?),并将a、b参数和函数返回值类型均设置为T。

from typing import TypeVar

T = TypeVar('T', int, str)


def add(a: T, b: T) ->
### Python类型注解的介绍 Python 是一种动态类型语言,在运行时才会确定变量的类型类型注解(Type Annotations)是 Python 3.5 及以后版本引入的一项特性,它允许在代码中为变量、函数参数和返回值等添加类型提示信息。类型注解会影响代码的实际运行,它主要用于提高代码的可读性和可维护性,同时也能帮助 IDE 提供更好的代码提示和静态类型检查工具(如 `mypy`)发现潜在的类型错误。 ### Python类型注解的使用方法 #### 变量类型注解 变量类型注解通过在变量名后加上冒号和类型来实现。以下是一些示例: ```python # 整数类型注解 age: int = 25 # 字符串类型注解 name: str = "Alice" # 列表类型注解,列表元素为整数 numbers: list[int] = [1, 2, 3] # 字典类型注解,键为字符串,值为整数 scores: dict[str, int] = {"math": 90, "english": 85} ``` #### 函数参数和返回值类型注解 函数的参数和返回值也可以添加类型注解。参数类型注解在参数名后添加冒号和类型,返回值类型注解在函数定义的括号后使用箭头 `->` 加上类型。示例如下: ```python def add(a: int, b: int) -> int: return a + b result = add(3, 5) ``` #### 可选类型注解 当一个变量或参数可以是某种类型或者 `None` 时,可以使用 `typing.Optional` 进行注解。 ```python from typing import Optional def get_name() -> Optional[str]: # 模拟可能返回 None 的情况 import random if random.random() > 0.5: return "Bob" return None ``` #### 自定义类型注解 可以使用 `typing.TypeVar` 定义类型变量,使用 `typing.NewType` 创建新的类型。 ```python from typing import TypeVar, NewType # 定义类型变量 T = TypeVar('T') # 创建新的类型 UserId = NewType('UserId', int) def process_user_id(user_id: UserId): print(f"Processing user ID: {user_id}") new_user_id = UserId(123) process_user_id(new_user_id) ``` ### 相关知识 #### 类型检查工具 虽然类型注解本身会影响代码的运行,但可以使用静态类型检查工具(如 `mypy`)来检查代码中的类型错误。安装 `mypy` 后,可以在命令行中运行 `mypy your_script.py` 来检查代码。 #### 类型注解与运行时 类型注解只是提示信息,会在运行时进行强制类型检查。如果需要在运行时进行类型检查,可以使用 `isinstance` 函数。 ```python def divide(a: int, b: int) -> float: if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise ValueError("Both arguments must be integers.") return a / b ``` #### 类型注解在类中的使用 在类中,也可以为属性和方法添加类型注解。 ```python class Person: def __init__(self, name: str, age: int): self.name: str = name self.age: int = age def get_info(self) -> str: return f"Name: {self.name}, Age: {self.age}" ```
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