python typing模块,

　　本文主要详细介绍python中的类型注释，使用类型化模块。本文中的示例代码非常详细，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下，希望能帮到你。

typing模块

　　内置类型：int，str，float，类型模块提供的类型：Dict，List，Tuble.

　　键入使用方括号Dict[str，int]代替圆括号Dict(str，int)。

Dict

　　Dict[str，int]:表示键为str，值为int的字典，如{a : 1， b 3360 2}

　　从输入导入字典

　　Dict [str，dict [str，list [str]]如下：

　　{

　　日志镇 3360 {

　　第一小学 3360 [张伟，王伟，王芳]，

　　第二小学 3360 [李威，李娜]，

　　鸽子镇 3360 {

　　高山中学 3360 [张敏，李静]，

　　白一中学 3360 [王静]

　　蟒蛇小学 3360 [刘伟，汪秀英]

　　}

List

　　List[int]表示整数列表，例如[0，1，1，2，3]

　　List[List[int]]=[[1，2]，[2，3]]

Tuple

　　Tuple[int，float，str]是一个由int、float和string组成的元组。

　　person: Tuple[str，int，float]=(Mike ，

　　 22, 1.75)

set/AbstractSet

　　根据官方文档，Set 推荐用于注解返回类型，AbstractSet 用于注解参数

def describe(s: AbstractSet[int]) -> Set[int]:
　　 return set(s)

Sequence

　　Sequence，是 collections.abc.Sequence 的泛型，在某些情况下，我们可能并不需要严格区分一个变量或参数到底是列表 list 类型还是元组 tuple 类型，我们可以使用一个更为泛化的类型，叫做 Sequence，其用法类似于 List

def square(elements: Sequence[float]) -> List[float]:
　　 return [x ** 2 for x in elements]

NoReturn

　　NoReturn，当一个方法没有返回结果时，为了注解它的返回类型，我们可以将其注解为NoReturn

def hello() -> NoReturn:
　　 print(hello)

Any

　　Any，可以代表所有类型，所有的无参数类型注解和返回类型注解的都会默认使用 Any 类型，以下两个函数等价：

def add(a):
　　 return a + 1
　　def add(a: Any) -> Any:
　　 return a + 1

TypeVar

　　TypeVar，自定义兼容特定类型的变量，比如有的变量声明为 int、float、None 都是符合要求的，实际就是代表任意的数字或者空内容都可以，其他的类型则不可以，比如列表 list、字典 dict 等等，像这样的情况，我们可以使用 TypeVar 来表示。

height = 1.75
　　Height = TypeVar(Height, int, float, None)
　　def get_height() -> Height:
　　 return height

NewType

　　newType，声明一些具有特殊含义的类型，像 Tuple 的例子一样，我们需要将它表示为 Person，即一个人的含义，但但从表面上声明为 Tuple 并不直观，所以我们可以使用 NewType 为其声明一个类型，如：

Person = NewType(Person, Tuple[str, int, float])
　　person = Person((Mike, 22, 1.75))

　　实际上 person 就是一个 tuple 类型，我们可以对其像 tuple 一样正常操作。

Callable

　　Callable，可调用类型，通常用来注解一个方法，在声明的时候需要使用Callable[[Arg1Type, Arg2Type, ...], ReturnType]这样的类型注解，将参数类型和返回值类型都要注解出来，例如：

def date(year: int, month: int, day: int) -> str:
　　 return f{year}-{month}-{day}
　　def get_date_fn() -> Callable[[int, int, int], str]:
　　 return date

　　-> Callable[[int, int, int], str]: 中括号内分别标记了返回的方法的参数类型和返回值类型。

Union

　　Union，联合类型，Union[X, Y]代表要么是 X 类型，要么是 Y 类型。

Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]
　　Union[int] == int
　　Union[int, str, int] == Union[int, str]
　　# 无参数顺序
　　Union[int, str] == Union[str, int]

　　在一些方法参数声明的时候比较有用，比如一个方法，要么传一个字符串表示的方法名，要么直接把方法传过来：

def process(fn: Union[str, Callable]):
　　 if isinstance(fn, str):
　　 # str2fn and process
　　 pass
　　 elif isinstance(fn, Callable):
　　 fn()

　　这样的声明在一些类库方法定义的时候十分常见。

Optional

　　Optional，意思是说这个参数可以为空或已经声明的类型，即Optional[X]等价于Union[X, None]。

　　Optional 并不等价于可选参数，当它作为参数类型注解的时候，不代表这个参数可以不传递，而是说这个参数可以传None，不传也会报错。

　　当一个方法执行结果，如果执行完毕就不返回错误信息，如果发生问题就返回错误信息，则可以这么声明：

def judge(result: bool) -> Optional[str]:
　　 if result: return Error Occurred

Generator

　　Generator，想代表一个生成器类型，可以使用 Generator，它的声明比较特殊，其后的中括号紧跟着三个参数，分别代表 YieldType、SendType、ReturnType，如：

def echo_round() -> Generator[int, float, str]:
　　 sent = yield 0
　　 while sent >= 0:
　　 sent = yield round(sent)
　　 return Done

　　在这里 yield 关键字后面紧跟的变量的类型就是 YieldType，yield 返回的结果的类型就是 SendType，最后生成器 return 的内容就是 ReturnType。

　　当然很多情况下，生成器往往只需要 yield 内容就够了，我们是不需要 SendType 和 ReturnType 的，可以将其设置为空，如：

def infinite_stream(start: int) -> Generator[int, None, None]:
　　 while True:
　　 yield start
　　 start += 1

总结

　　本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注盛行IT软件开发工作室的更多内容!

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