前言
我们都知道python是动态类型语言,让我们专注于代码实现功能,不用关心太多类型问题,但在实际开发中,有很多问题是与类型相关的,这篇文章我们就讨论如何让动态类型拥有静态类型语言才有的能力?
类型注解
类型注解是一种给函数参数、返回值以及任何变量增加类型描述的技术,规范的注解可以大大提升代码可读性。 看这样一段没有类型注解的代码
python
def update_data(table, data, where):
"""update sql statement"""
sql = f"update {table} set "
sql += dict_to_str(data)
if where:
sql += f"where {dict_to_str_and(where)};"
execute_sql(sql)
如果不深入去看函数的作用,根本不知道传什么类型的参数,我们稍加改动,增加类型注解
python
def update_data(table: str, data: Dict, where: Dict) -> None:
"""update sql statement"""
sql = f"update {table} set "
sql += dict_to_str(data)
if where:
sql += f"where {dict_to_str_and(where)};"
execute_sql(sql)
这是不是清晰多了,一眼就知道参数需要传什么类型。
typing是类型注解用到的主要模块:
List
: 列表类型,如List[Tuple[str, int]],列表中每个元素是一个包含字符串和整数的元组
Tuple
: 用于表示元组,例如Tuple[str, int]
表示包含字符串和整数的元组。Set
: 用于表示集合,例如Set[str]
表示字符串集合。Dict
: 用于表示字典,例如Dict[str, int]
表示键为字符串,值为整数的字典。Optional
: 用于表示可选类型,例如Optional[str]
表示可能为字符串或者None
的类型。
Any
: 表示任何类型,相当于取消了类型检查。Union
: 用于表示多种可能的类型,例如Union[str, int]
表示可能为字符串或整数的类型。Callable
: 用于表示可调用对象的类型,例如Callable[[int, int], int]
表示接受两个整数参数并返回整数的可调用对象类型。
Iterable
: 用于表示可迭代对象的类型,例如Iterable[int]
表示整数可迭代对象。Generator
: 用于表示生成器对象的类型,例如Generator[int, None, None]
表示生成整数的生成器对象类型。ContextManager
: 用于表示上下文管理器对象的类型。Type
: 用于表示类对象的类型。
NewType
: 用于创建新的类型,可以增加代码的可读性和安全性。TypeVar
: 用于声明泛型类型变量,例如T = TypeVar('T')
。
默认情况下,可以把Python中的类型注解当成一种用于提升代码可读性的注释,只提升代码的说明性,不会对程序的执行过程产生影响。像下面这样
python
def update_data(table: str) -> None:
"""update sql statement"""
sql = f"update {table} set "
return sql
update_data(1)
虽然我们指定table的类型为字符串,但是传入整数类型也不会报错。
但是,如果我们引入静态类型检查工具,类型注解就不仅仅是注解了,会对程序正确性产生积极的影响。
这里笔者使用mypy
mypy
mypy 是一个流行的静态类型检查器,用于对 Python 代码进行类型检查。它可以在开发过程中帮助发现潜在的类型错误,并提供更好的代码质量保证。
安装 mypy:
pip install mypy
还是上面那段代码,我们执行mypy demo.py
,会输出如下内容
lua
demo.py:4: error: No return value expected [return-value]
demo.py:7: error: Argument 1 to "update_data" has incompatible type "int"; expected "str" [arg-type]
Found 2 errors in 1 file (checked 1 source file)
mypy
找这些类型错误又快又准,不用真正运行代码。在大型项目中,使用类型注解配合mypy
进行静态检查,可以轻松找到代码隐藏的问题。
小妙招
可以批量检测py文件,像这样 find . -name "*.py" -exec mypy {} \;
最后
typing+mypy完美搭档,提前发现类型相关问题,提高代码质量、可读性、可维护性。