typing模块的作用
自python3.5开始，PEP484为python引入了类型注解(type hints)
- 类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型、变量类型不符合。
- 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pycharm目前支持typing检查，参数类型错误会黄色提示
常用类型
-
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
基本类型指定
示例
def test(a:int, b:str) -> str:
print(a, b)
return 1000
if __name__ == '__main__':
test('test', 'abc')函数test，a:int 指定了输入参数a为int类型，b:str b为str类型，-> str 返回值为srt类型。
可以看到，在方法中，我们最终返回了一个int，此时pycharm就会有警告；
当我们在调用这个方法时，参数a我们输入的是字符串，此时也会有警告；
但非常重要的一点是，pycharm只是提出了警告，但实际上运行是不会报错，毕竟python的本质还是动态语言
复杂的类型标注
示例1
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from typing import List
Vector = List[float]
def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
return [scalar * num for num in vector]
# typechecks; a list of floats qualifies as a Vector.
new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])示例2
from typing import Dict, Tuple, Sequence
ConnectionOptions = Dict[str, str]
Address = Tuple[str, int]
Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]
def broadcast_message(message: str, servers: Sequence[Server]) -> None:
...
# The static type checker will treat the previous type signature as
# being exactly equivalent to this one.
def broadcast_message(
message: str,
servers: Sequence[Tuple[Tuple[str, int], Dict[str, str]]]) -> None:
...
):
...这里需要注意，元组这个类型是比较特殊的，因为它是不可变的。
所以，当我们指定Tuple[str, str]时，就只能传入长度为2，并且元组中的所有元素都是str类型
泛型指定
示例
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from typing import Sequence, TypeVar, Union
T = TypeVar('T') # Declare type variable
def first(l: Sequence[T]) -> T: # Generic function
return l[0]
T = TypeVar('T') # Can be anything
A = TypeVar('A', str, bytes) # Must be str or bytes
A = Union[str, None] # Must be str or None创建变量时的类型指定
from typing import NamedTuple
class Employee(NamedTuple):
name: str
id: int = 3
employee = Employee('Guido')
assert employee.id == 3不足之处
示例
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from typing import List
def test(b: List[int]) -> str:
print(b)
return 'test'
if __name__ == '__main__':
test([1, 'a'])从这个例子可以看出来，虽然我们指定了List[int]即由int组成的列表，但是，实际中，只要这个列表中存在nt（其他的可以为任何类型），就不会出现警告