Python中的变量类型标注怎么用
一、概述
1、描述
变量类型注解是用来对变量和函数的参数返回值类型做注解，让调用方减少类型方面的错误，也可以提高代码的可读性和易用性。
但是，变量类型注解语法传入的类型表述能力有限，不能说明复杂的类型组成情况，因此引用了typing模块，来实现复杂的类型表达。
2、常用的数据类型
| Type | Description |
|---|---|
| int | 整型 integer |
| float | 浮点数字 |
| bool | 布尔（int 的子类） |
| str | 字符 (unicode) |
| bytes | 8 位字符 |
| object | 任意对象（公共基类） |
| List[str] | 字符组成的列表 |
| Tuple[int, int] | 两个int对象的元组 |
| Tuple[int, ...] | 任意数量的 int 对象的元组 |
| Dict[str, int] | 键是 str 值是 int 的字典 |
| Iterable[int] | 包含 int 的可迭代对象 |
| Sequence[bool] | 布尔值序列（只读） |
| Mapping[str, int] | 从 str 键到 int 值的映射（只读） |
| Any | 具有任意类型的动态类型值 |
| Union | 联合类型 |
| Optional | 参数可以为空或已经声明的类型 |
| Mapping | 映射，是 collections.abc.Mapping 的泛型 |
| MutableMapping | Mapping 对象的子类，可变 |
| Generator | 生成器类型, Generator[YieldType、SendType、ReturnType] |
| NoReturn | 函数没有返回结果 |
| Set | 集合 set 的泛型, 推荐用于注解返回类型 |
| AbstractSet | collections.abc.Set 的泛型，推荐用于注解参数 |
| Sequence | collections.abc.Sequence 的泛型，list、tuple 等的泛化类型 |
| TypeVar | 自定义兼容特定类型的变量 |
| Generic | 自定义泛型类型 |
| NewType | 声明一些具有特殊含义的类型 |
| Callable | 可调用类型, Callable[[参数类型], 返回类型] |
| NoReturn | 没法返回值 |
3、mypy模块
mypy是Python的可选静态类型检查器
安装mypy模块 pip3 install mypy
使用mypy进行静态类型检查 mypy 执行 python 文件
二、使用
1、基本使用
from typing import List, Set, Dict, Tuple #对于简单的 Python 内置类型，只需使用类型的名称 x1: int = 1 x2: float = 1.0 x3: bool = True x4: str = "test" x5: bytes = b"test" # 对于 collections ，类型名称用大写字母表示，并且 # collections 内类型的名称在方括号中 x6: List[int] = [1] x7: Set[int] = {6, 7} #对于映射，需要键和值的类型 x8: Dict[str, float] = {'field': 2.0} #对于固定大小的元祖，指定所有元素的类型 x9: Tuple[int, str, float] = (3, "yes", 7.5) #对于可变大小的元祖，使用一种类型和省略号 x10: Tuple[int, ...] = (1, 2, 3) '''在终端执行检查 (venv) D:\python>mypy .\01.py Success: no issues found in 1 source file '''
2、函数参数返回值添加类型标注
1. 指定多个参数的方式
'''
定义一个函数 参数 num int类型
返回值 字符串类型
使用mypy检测
'''
def num_fun(num: int) -> str:
return str(num)
num_fun(100)
print(num_fun(100))
# 指定多个参数的方式
def plus(num1: int, num2: int) -> int:
return num1 + num2
# 在类型注释后为参数添加默认值,默认值需要添加在末尾
'''
声明函数参数时，所有带有默认值的参数必须放在非默认参数的后面。
这是因为 Python 解释器需要确定参数传递的顺序，
如果默认参数放在非默认参数前面，解释器就无法确定哪个参数是哪个
'''
def func1(num1: int, my_float: float = 3.5)-> float:
return num1 + my_float
print(func1(10,20))
f = func1
print(f(10))2. Callable
Callable 是一个抽象类，用于描述可调用对象的基本行为，例如函数、方法和类。当你声明一个函数变量并将其分配给一个变量时，这个变量只是一个普通的 Python 对象，并不是一个可调用对象，因此它没有默认值
带有默认值的参数可以放在任何位置，但是在声明函数参数时，所有带有默认值的参数必须放在非默认参数的后面。这是因为 Python 解释器需要确定参数传递的顺序，如果默认参数放在非默认参数前面，解释器就无法确定哪个参数是哪个。
from typing import Callable
#定义变量 指向一个函数
def func2(num1:int, my_float=3.5) -> str:
return f'返回结果{num1 + my_float}'
print(func2(10))
#Callable指向可调用（函数）值的方式
x: Callable[[int, float], str] = func2
print(x(10, 3.5))
'''
执行结果
返回结果13.5
返回结果13.5
'''3. Iterator
#定义函数，产生整数的生成器，每次返回一个
from typing import Iterator
# 产生整数的生成器函数安全地返回只是一个 整数迭代器的函数
#，因此这就是我们对其进行注释的方式
def g(n: int) -> Iterator[int]:
i = 0
while i < n:
yield i #下次迭代时，代码从 yield 的下一条语句(不是下一行)开始执行
i += 1
print(g(10))
for i in g(10):
print(i)
'''执行结果
<generator object g at 0x00000000014E88E0>
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
'''3、混合类型检查改进
1.联合运算符
联合运算符使用 " | " 线来替代了旧版本中Union[] 方法，使得程序更简洁
#新版本
def get_name(user: str | dict) -> str:
if isinstance(user, str):
return user
elif isinstance(user, dict):
return user.get('name', '')
print(get_name({'name':'Bob'}))
print(get_name("Alice"))在这个例子中，函数get_name接受一个参数user，它可以是一个字符串或一个字典。如果user是一个字符串，函数会直接返回这个字符串；如果user是一个字典，函数会尝试从字典中获取name字段的值，并返回它。
在这个例子中，我们使用联合运算符将str和dict类型组合起来，表示user可以是这两种类型之一。
#旧版本，Union方法来实现相同的功能
from typing import Union
def get_name2(user: Union[str, dict]) -> str:
if isinstance(user, str):
return user
elif isinstance(user, dict):
return user.get('name', '')
print(get_name2({'name':'Bob'}))
print(get_name2("Alice"))
'''执行结果
Bob
Alice
'''4、类型别名更改
#旧版本
oldname = str
def oldFunc(param:oldname) -> oldname:
return param + param
oldFunc('oldFunc:花非人陌')
#新版本，从3.10后开始支持
from typing import TypeAlias
newstr :TypeAlias = str #定义类型别名
newint :TypeAlias = int
def func_test(num:newint, msg:newstr)->newstr:
return str(num) + msg
print(func_test(100,"类型名称更改"))以上就是Python中的变量类型标注怎么用的详细内容，更多请关注其它相关文章！