Python类型注解

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注意

类型注解仅仅是提供给编辑器进行类型检查的机会，也就是起提示的作用，对 Python 程序的运行不会产生任何影响。也就是说，Python 跟以前一样自由，即使你进行了错误的类型赋值，只要不直接引发错误，程序依旧可以运行。

要有报错的话，需要装一些插件，如vscode的Pylance

变量

age: int = 20

其实就是在变量的后面加:type，其他照旧

在指定之后，此变量不应该被赋值为其他类型（不过解释器不会报错），在 VS Code中，安装好类型注解插件 Pylance 后，如果写出下面的代码：

age: int = 20
age = '20'

那么编辑器会用醒目的方式告诉你：孙子，你这里的类型写错了！

函数

普通函数

def say_hi(name: str) -> str:
    return f'Hello {name}!'

在形参上还是如上文一样，->type写括号后面代表返回值，如果没有返回值，可以写->None

带默认值的函数

def add(first: int = 10, second: float = 5.5) -> float:
    return first + second

道理是一样的

列表、字典、元组

列表、字典、元组等包含元素的复合类型，用简单的 list，dict，tuple 不能够明确说明内部元素的具体类型。

因此要用到 typing 模块提供的复合注解功能：

from typing import List, Dict, Tuple

# 参数1: 元素为 int 的列表
# 参数2: 键为字符串，值为 int 的字典
# 返回值: 包含两个元素的元组
def mix(scores: List[int], ages: Dict[str, int]) -> Tuple[int, int]:
    return (0, 0)

如果你用的是 Python 3.9+ 版本，甚至连 typing 模块都不需要了，内置的容器类型就支持了复合注解：

def mix(scores: list[int], ages: dict[str, int]) -> tuple[int, int]:
    return (0, 0)

在某些情况下，不需要严格区分参数到底是列表还是元组（这种情况还蛮多的）。这时候就可以将它们的特征抽象为更泛化的类型（泛型），比如 Sequence（序列）。

下面是例子：

# Python 3.8 之前的版本
from typing import Sequence as Seq1

def foo(seq: Seq1[str]):
    for item in seq:
        print(item)


# Python 3.9+ 也可以这么写
from collections.abc import Sequence as Seq2

def bar(seq: Seq2[str]):
    for item in seq:
        print(item)

例子中函数的参数不对容器的类型做具体要求，只要它是个序列（比如列表和元组）就可以。

Any

如果你实在不知道某个类型注解应该怎么写时，这里还有个最后的逃生通道：

from typing import Any

def foo() -> Any:
    pass

任何类型都与 Any 兼容。当然如果你把所有的类型都注解为 Any 将毫无意义，因此 Any 应当尽量少使用。