爱站程序员基地typing介绍
Python是一门弱类型的语言，很多时候我们可能不清楚函数参数的类型或者返回值的类型，这样会导致我们在写完代码一段时间后回过头再看代码，忘记了自己写的函数需要传什么类型的参数，返回什么类型的结果，这样就不得不去阅读代码的具体内容，降低了阅读的速度，
typing
模块可以很好的解决这个问题
注意：
typing
模块只有在python3.5以上的版本中才可以使用,pycharm目前支持typing检查
typing的作用
- 类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型不符合。
- 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；
除了以上常用的类型，还支持
Any
，
Union
，
Tuple
，
Callable
，
TypeVar
和
Generic
类型组成。有关完整的规范，请参阅 PEP 484。有关类型提示的简单介绍，请参阅 PEP 483
代码示例
我们可以发现，func函数要求传入的第2个参数为
str
类型，而我们调用时传入的参数是
int
类型，此时Pycharm就会用黄色来警告你，我们将光标放到黄色的地方，会出现下面的提示
写着期望类型是
str
，而现在是
int
，但是
typing
的作用仅仅是提示，并不会影响代码执行，我们执行看看
执行结果如下：
[2, 3]
我们会发现并没有报错，因为
typing
仅仅是起到了提醒的作用
typing模块的其他用法
- 类型别名
- NewType
- Callable
- TypeVar泛型
- Any类型
- Union类型
类型别名
类型别名，就是给复杂的类型取个别名
# 给List[float]类型取个别名为VectorVector = List[float]def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:return [scalar * num for num in vector]new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
当然，类型别名我们完全可以不用，用以下写法也一样，看个人喜好
def scale(scalar: float, vector: List[float]) -> List[float]:return [scalar * num for num in vector]
NewType
官网看了下，个人觉得这个没啥用，就不细写了
Callable
期望特定签名的回调函数的框架可以将类型标注为
Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]
。
- [Arg1Type, Arg2Type]：代表参数类型
- ReturnType：代表返回值类型
from typing import Callabledef get_next_item(name: str):print(name)# Callable 作为函数参数使用，其实只是做一个类型检查的作用，检查传入的参数值 get_next_item 是否为可调用对象def feeder(get_next_item: Callable[[str], None]) -> (str):return get_next_itemv1 = feeder(get_next_item)v1(\'hello\')# 结果hello
TypeVar泛型
可以自定义一个任意类型，也可以自定义指定类型
自定义一个任意类型
# 自定义一个任意类型T = TypeVar(\'T\')def func(user: T) -> T:print(user)return userfunc(\'1\')func(1)func([1])func((1, 2))func({"status": 200})# 结果11[1](1, 2){\'status\': 200}
自定义指定类型
# 指定为int或者stra = TypeVar(\'a\', int, str)s1: a = 1s2: a = \'aaa\'s3: a = [] # 这里定义了列表，pycharm会出现黄色警告print(s1, s2, s3)# 结果1 aaa []
Any
Any
是一种特殊的类型。静态类型检查器认为所有类型均与
Any
兼容，同样，
Any
也与所有类型兼容。
也就是说，可对
Any
类型的值执行任何操作或方法调用，并赋值给任意变量：
from typing import Anya = None # type: Anya = [] # OKa = 2 # OKs = \'\' # type: strs = a # OKdef foo(item: Any) -> int:# Typechecks; \'item\' could be any type,# and that type might have a \'bar\' methoditem.bar()...
此外，未指定返回值与参数类型的函数，都隐式地默认使用
Any
：
def legacy_parser(text):...return data# 两种写法效果是一样的def legacy_parser(text: Any) -> Any:...return data
Union
Union类型语法格式：
Union[X, Y]
，相当于
X | Y
，意思是类型是X或者Y如果我们想定义
Union
类型，就要写成如下的eg：
Union[X， Y]
，或者也可以使用缩写X | Y(此写法python3.10版本才支持)
from typing import Union# 指定变量a的类型为int或者stra: Union[int, str]a = 1print(a)a = [] # 定义了一个列表，pycharm会有黄色警告提示
