类型注解和 mypy：构建可靠的 Python 代码库的基石

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 复制代码

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 复制代码

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 复制代码

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 复制代码

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。