说明

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简单说，Python 类型注解功能可以让我们的代码更加易读，从而达到编写更加健壮的代码目标。类型注解又叫类型暗示，将函数、变量声明为一种特定类型。当然，它并不是严格的类型绑定，所以这个机制并不能阻止调用者传入不应该传入的参数。

背景

由于 Python 是一个动态语言，定义和使用变量时不需要申明变量的数据类型即可使用，但这样也会带来一定的问题，如阅读代码时不知道数据是什么类型，调用时不小心会传入错误的数据类型。因此，Python 的类型注解功能就显得比较重要了。

一个字符和数字类型是无法相加的，否则会报以下错误：

a = 1

b = '2'

a + b

# TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

调用者在使用函数时如果没有完善的文档，不知道要传入的数据类型分别是什么，同时文档也很难表达复杂的数据类型。有了类型注解可以让 IDE 知道了数据类型后，更加准确地进行自动补全。有了类型注解可以提供给第三方工具，做代码分析，发现隐形bug。函数注解的信息，保存在 __annotations__ 属性中可以来调用。

在 Python 3.5 中，Python PEP 484 引入了类型注解(type hints)，在 Python 3.6 中，PEP 526 又进一步引入了变量注解(Variable Annotations)。

基本方法

以下是一个使用示例：

# 定义一个变量

x: int = 2

x + 1

# 3

# 定义一个除法函数

def div(a: int, b: int) -> float:

return a/b

# 查看类型注解信息

div.__annotations__

{'a': int, 'b': int, 'return': float}

语法注意的点：

变量类型：在变量名后加一个冒号，冒号后写变量的数据类型，如 int、dict 等

函数返回类型：方法参数中如变量类型，在参数括号后加一个箭头，箭头后返回值的类型

格式要求(PEP 8，非强制)：变量名和冒号无空格，冒号和后边类型间加一个空格，箭头左右均有一个空格

提示性

但值得注意的是，这种类型和变量注解实际上只是一种类型提示，对运行实际上是没有影响的。

def add(a: int, b: int) -> str:

return a + b

# 查看返回类型

type(add(1, 2))

# int

比如上例，调用 add 方法的时候，我们注解返回一个字符串，但它返回的仍然是 int，也不会报错，也不会对参数进行类型转换。

不过有了类型注解，一些 IDE 是可以识别出来并提示的，比如 PyCharm 就可以识别出来在调用某个方法的时候参数类型不一致，会提示 WARNING。如类似以下字典嵌套列表类型的提示：

'''

Expected type 'Mapping[str, str]',

got 'Dict[str, Union[List[str], List[Union[bool, str]]]]' instead

'''

类型定义方法

以下几种类型的定义方法：

None

内置的类(int, str,float)

标准库(typing 模块)

第三方扩展库

抽象出的基类

用户定义的类

类别名 type aliases(s = str，然后用 s)

使用 NewType

使用 own generic types

更多见 typing 中的构建方法。

复杂结构

对于一些结构的数据类型就不能用上述简单的方法表示了，比如：

names: list = ['lily', 'tom']

version: tuple = (6, 6, 6)

operations: dict = {'sad': False, 'happy': True}

以上虽然定义了最外层的数据结构，如列表、元组、字典，但他们每个元素的类型是什么也没有定义清楚，因此需要在 typing 库的帮助下来定义准确内部的结构：

from typing import List, Tuple, Dict

names: List[str] = ['lily', 'tom']

version: Tuple[int, int, int] = (6, 6, 6)

operations: Dict[str, bool] = {'sad': False, 'happy': True}

再如：

from typing import Union, List, Tuple, Dict

config: Dict[str, Union[List[str], Tuple[bool, str]]]= {

'width': ['100%', 'Width of img'],

'height': ['auto', 'Height of img'],

'fluid': (True, '外层包含一个div')

}

config 变量存在着复杂的嵌套结构，以上注解就声明了它的结构，方便调用者来使用。

typing 库是 Python 内置的类型标注标准库，用它可以来解决这些问题，它可以实现复杂的类型注解工作，可以查看 typing 教程。

lambda 的类型标注

由于类型注解的语法和 lambda 的语法冲突，因此不能直接对 lambda 做类型注解，但我们可以将 lambda 传给一个变量，通过对这个变量做 lambda，达到相同的目的。以下对 lambda 的几个例子：

from typing import Callable

# is_even 传入 int 返回布尔

is_even: Callable[[int], bool] = lambda x: (x % 2 == 0)

# func 传入两个字符串，返回 int

func: Callable[[str, str], int] = lambda var1, var2: var1.index(var2)

强制类型检测

inspect 模块是 Python 内置的类型检查标准库，它提供了一些有用的函数帮助获取对象的信息，例如模块、类、方法、函数、回溯、帧对象以及代码对象。例如它可以帮助你检查类的内容，获取某个方法的源代码，取得并格式化某个函数的参数列表，或者获取你需要显示的回溯的详细信息。

查看 inspect 教程(todo)。

可以通过 mypy 库来检验最终代码是否符合注解：

#安装 mypy

pip install mypy

# 执行代码

mypy test.py

如果不符合标注的类型要求会报错。

参考

https://www.python.org/dev/peps/pep-3107/

https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/

https://www.python.org/dev/peps/pep-0526/