typing模块: 类型标注的有效工具
python是一门解释型、动态类型语言。所谓的解释型指：语法在执行时运行而无需提前编译。所谓动态类型指：变量的类型无需创建时显式声明，解释器会在运行时指向可能的类型。这些特点使得python灵活、弹性，但也会导致代码阅读的不便，进而导致代码维护的困难。因此从3.5版本开始，python引入了typing模块提供类型提示功能（注意：仅仅是提示，即使传入值与规定不符，也不会报错！），而pycharm的IDE也能够据此进行类型检测和自动补全提示。
使用typing模块来书写函数的基本格式如下：
from typing import List
from functools import reduce
def func(x:str, y: List)->str:
return x + ' ' + reduce(lambda a, b: str(a)+str(b), y)
if __name__ == '__main__':
print(func('hello', ['w', 'o', 'r', 'l', 'd'])) # hello world
参数后面接:type指定类型提示，)后接->type指定返回值类型提示。定义完成后，可通过对象的__annotations__属性查看所有定义的类型声明。
常见的类型标注包括：
1. 基础变量类型
包括字符型str，字节型bytes，整数型int，浮点型float，布尔型bool，空类型None等，直接指定即可，无需使用typing模块。
def func(x:str, y:int)->str:
return x + str(y)
2. 容器类型
比如列表List，元组Tuple， 字典类型Dict，集合类型Set，映射类型Map， 序列类型Sequence等
from typing import Mapping, Sequence, Tuple
# 1. 例子1：
def mapper(a: str, b: int, c: str, d: float)-> Tuple[float, str]:
return b+d, a+c
# 2. 例子2：
def cat(babies: Sequence[str], attrs: Mapping[str, str])-> None:
print("It has babies: {} and has attrs: {}".format(','.join(babies), attrs))
3. 可迭代类型
包括可迭代对象类型Iterable、迭代器类型Iterator和生成器类型Generator.
4. 可执行型
指Callable，即实现了__call__方法的对象，注意Callable本省需要同时指定输入和输出的对象类型，且输入和输出之间、各输入参数之间均通过中括号分隔。
from typing import Callable, List
from functools import reduce
def func(x:str, y: List)->str:
return x + ' ' + reduce(lambda a, b: str(a)+str(b), y)
def func2(f:Callable[[str, List], str], x:str, y: List)-> None:
print(f(x, y))
if __name__ == '__main__':
func2(func, 'hello', ['w', 'o', 'r', 'l', 'd'])
5. 泛型
所谓泛型类型，指可以让一个类或方法支持多种数据类型，从而提高代码的可复用性，和灵活性。
在typing库中涉及泛型定义的包括Generic，TypeVar，Union、Opiton等。其中Opition(type1)的效果等同于Union(type1, None)，而Union
from typing import Union, TypeVar
# 例子1
A = TypeVar('A', str, bytes) # str或bytes， 通过定义统一的TypeVar可以方便操作
def longest(x: A, y: A) -> A:
'''Return the longest of two strings.'''
return x if len(x) >= len(y) else y
# 例子2
def pprint(x: Union[str, bytes])-> None: # str或bytes
print(x)