python 类型提示

python 是动态语言，运行时不需要声明变量类型，但是从长远来看（后期维护，代码可读性，方便开发，重构）来看，个人觉得这个是必要的，Python 3.5 引入了一个类型系统，允许开发者指定变量类型。它的主要作用是方便开发，python解释器运行时将会过滤掉类型提示。

它使用通过PEP-3107（Python 3.0+）添加的函数标注以及通过PEP-526（Python 3.6+）添加的变量标注。这些可以使得在编写代码时，

• 使用：语句将信息附加到变量或函数参数中。
• -> 运算符用于将信息附加到函数/方法的返回值中。

这种方法的好处是：

• 这是实现类型提示的规范方式，这意味着是类型提示中最干净的一种方式。
• 因为类型信息附加在代码的右侧，这样我们可以立刻明晰类型。

缺点是：

• 它不向后兼容。至少需要Python 3.6才能使用它。
• 强制你导入所有类型依赖项，即使它们根本不在运行时使用。
• 在类型提示中，会使用到复合类型，例如List[int]。而为了构造这些复杂类型，解释器在首次加载此文件时需要执行一些操作。

这样发现，最后两点与我们之前列出的类型系统的初始目标相矛盾：

即在运行时基本上将所有类型信息作为注释处理。

为了解决这些矛盾，Python 3.7引入了 PEP-563 ~ postponed evaluation of annotations 。

加入以下语句，解释器将不再构造这些复合类型。（亲测：必须是文件的第一行加入这个，不然报错）

from __future__ import annotations

类型提示的优点：

• 便于阅读理解
• 消除认知开销，易于调试，轻松了解对象类型和如何调用
• 易于重构

1，变量类型提示

a: int = 1
b: float = 1.1
c: bool = True
d: list = ["1", "2", "3"]
e: dict = {"a": "b"}
f: set = {"a", "b", "c"}
g: tuple = ("a", "b", "c")

2，函数类型提示

def test(a:int, b:list) -> return_type:
	....

3，使用标准库 typing 标记复合类型

from typing import Any,Union,List,Dict,TypedDict,Callable,Optional,Sequence

1，list用法

a: List[str] = ['a', 'b']

2，Dict 用法

b: Dict[str, str] = {'a': '1', 'b': '2'}

3，Union 用法

Union[a, b]（或 a | b）表示 a 或 b

c: Dict[str, Union[str, int]] = {'a': '1', 'b': 2}

4，Callable 用法

当你需要传入一个函数作为参数的时候，这个参数的类型提示可以为 Callable。

def test(a: int, func: Callable) -> int:
    ...

5，Any 用法

任意类型
d: Any = 1

6，Optional 用法

如果你的函数使用可选参数，具有默认值，那么你可以使用类型模块中的 Optional 类型
def test(a: Optional[int] = 1) -> int:
    ...

7，Sequence 用法

Sequence 类型的对象是可以被索引的任何东西：列表、元组、字符串、对象列表、元组列表的元组等。
def test(a: Sequence):
    print(a[0])
    ...

8，Tuple 用法

Tuple 类型的工作方式与 List 类型略有不同，Tuple 需要指定每一个位置的类型：
t: Tuple[int, int, int] = (1, 2, 3)

如果你不关心元组中每个元素的类型，你可以继续使用内置类型 tuple。
t: tuple = (1, 2, 3, ["1", "2"], {"name": "zsc"})

9，嵌套用法

a: List[dict[str, int]] = [{'a': 1},{'b':2}]