python@typing@注解@减少函数的错误调用

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注解

函数注解和类型注解

  • 函数注解 是可选的用户自定义函数类型的元数据完整信息（详见 PEP 3107 和 PEP 484 ）。

  • Python 中有两种注解：类型注解和函数注解。

    • 类型注解是用于在函数定义、变量声明等处指定变量的数据类型，以提高代码的可读性和可维护性，并帮助 IDE 和静态分析工具提供更准确的代码提示和错误检查。类型注解的语法是在变量名后面加上冒号和类型名称。

    • 函数注解是用于在函数定义中指定函数参数和返回值的注释，以描述函数的行为和用法。函数注解的语法是在函数定义的参数列表和返回值前面加上冒号和注释内容。

    • 虽然类型注解和函数注解的语法相似，但它们的作用和使用方式不同。类型注解是用于指定变量的数据类型，而函数注解是用于描述函数的行为和用法。类型注解在 Python 3.5 中首次引入，而函数注解在 Python 3.0 中引入。

    例如，下面是一个使用类型注解和函数注解的函数定义：

    def greet(name: str) -> str:
    """
    Greet the person with the given name.

    Args:
        name: A string representing the person's name.

    Returns:
        A string representing the greeting message.
    """
    return f"Hello, {name}!"

    • 在上面的代码中，name 的类型注解是 str，表示它是一个字符串类型的变量。函数的返回值也有类型注解，是 str 类型。同时，函数的注释中描述了函数的行为和用法，包括参数和返回值的含义和类型。

    • 需要注意的是，类型注解和函数注解都不会影响代码的运行，它们只是对代码进行了注释和描述。但是，类型注解可以在一些静态类型检查工具中进行类型检查和类型推断，从而提高代码的质量和稳定性。而函数注解则可以提供更详细和准确的函数文档，帮助其他开发者理解和使用代码。

类型注解

  • Python 类型注解是一种语法，用于在函数定义、变量声明等处指定变量的数据类型。类型注解不会影响代码的运行，但可以提高代码的可读性和可维护性，并帮助 IDE 和静态分析工具提供更准确的代码提示和错误检查。

    类型注解的语法是在变量名后面加上冒号和类型名称。例如，下面是一个使用类型注解的函数定义：

    def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

    在上面的代码中，name 的类型注解是 str，表示它是一个字符串类型的变量。函数的返回值也有类型注解，是 str 类型。当我们调用这个函数时，IDE 和静态分析工具会根据类型注解提供更准确的代码提示和错误检查。

    类型注解并不会强制执行变量的数据类型，因此在运行时，Python 解释器仍然会根据实际的类型进行处理。但是，在一些静态类型检查工具中，可以使用类型注解来进行类型检查和类型推断，以提高代码的质量和稳定性。

  • 类型注解在 Python 3.5 中首次引入，但它并不是强制要求的语法，因此在代码中使用类型注解是可选的。但是，对于大型项目或需要与其他开发者协作的项目，使用类型注解可以提高代码的可读性和可维护性，从而提高项目的质量和效率。

函数注解

  • Python 3 提供了一种句法，用于为函数声明中的参数和返回值附加元数据。

  • 标注function-annotation 以字典的形式存放在函数的 __annotations__ 属性中，并且不会影响函数的任何其他部分。

  • 形参标注的定义方式是在形参名后加冒号，后面跟一个表达式，该表达式会被求值为标注的值。

  • 返回值标注的定义方式是加组合符号 ->，后面跟一个表达式，该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间。

    • 下面的示例有一个必须的参数，一个可选的关键字参数以及返回值都带有相应的标注:

      • def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
    """演示函数注解的demo

    Parameters
    ----------
    ham : str
        形参ham
    eggs : str, optional
        形参eggs, by default 'eggs'

    Returns
    -------
    str
        _description_
    """
    print("Annotations:", f.__annotations__)
    print("Arguments:", ham, eggs)
    return ham + ' and ' + eggs
f("spam")

      • 输出:

        Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'

eg

import math

def add(x: float, y: float) -> None:
    # 除了函数注解,您当然可以为某个变量使用类型注解:(类似于kotlin风格写法)
    pi: float = 3.142
    
    print(pi)
    print(x+y)
    
if __name__=="__main__":
    add(1,2)
    
 
''' Type Comments[类型注解]:对位置比较严格: '''
def circumference(radius):
    #type: (float) -> float
    return 2 * math.pi * radius

eg

  • 返回字典类型,且key为str型,value为bool型

    import numpy as np
rbs=np.random.choice(a=[False,True],size=5)
rbs_it=iter(rbs)
print(rbs,"@{rbs}")
# next(rbs_it)

def ret_dict(features_list:list[str])->dict[str,bool]:
    dict={}
    for f in features_list:
        dict[f]=next(rbs_it)
    return dict
ret_dict(list("abcd"))

  • [ True  True  True False  True] @{rbs}
{'a': True, 'b': True, 'c': True, 'd': False}

eg

有注解的 clip 函数:

def clip(text:str, max_len:'int > 0'=80) -> str:  
    """在max_len前面或后面的第一个空格处截断文本
    """
    end = None
    if len(text) > max_len:
        space_before = text.rfind(' ', 0, max_len)
        if space_before >= 0:
            end = space_before
        else:
            space_after = text.rfind(' ', max_len)
            if space_after >= 0:
                end = space_after
    if end is None:  # 没找到空格
        end = len(text)
    return text[:end].rstrip()

经典实例:numpy.integers() 示例

  • def integers(  # type: ignore[misc]
        self,
        low: _ArrayLikeInt_co,
        high: None | _ArrayLikeInt_co = ...,
        size: None | _ShapeLike = ...,
        dtype: dtype[int8] | type[int8] | _Int8Codes | _SupportsDType[dtype[int8]] = ...,
        endpoint: bool = ...,
    ) -> ndarray[Any, dtype[int8]]: ...

    • integers(low, high=None, size=None, dtype=np.int64, endpoint=False)

Return random integers from low (inclusive) to high (exclusive), or if endpoint=True, low (inclusive) to high (inclusive). Replaces RandomState.randint (with endpoint=False) and RandomState.random_integers (with endpoint=True)

Return random integers from the "discrete uniform" distribution of the specified dtype. If high is None (the default), then results are from 0 to low.

Parameters
low : int or array-like of ints
    Lowest (signed) integers to be drawn from the distribution (unless high=None, in which case this parameter is 0 and this value is used for high).
high : int or array-like of ints, optional
    If provided, one above the largest (signed) integer to be drawn from the distribution (see above for behavior if high=None). If array-like, must contain integer values
size : int or tuple of ints, optional
    Output shape. If the given shape is, e.g., (m, n, k), then m * n * k samples are drawn. Default is None, in which case a single value is returned.
dtype : dtype, optional
    Desired dtype of the result. Byteorder must be native. The default value is np.int64.
endpoint : bool, optional
    If true, sample from the interval [low, high] instead of the default [low, high) Defaults to False

Returns
out : int or ndarray of ints
    size-shaped array of random integers from the appropriate distribution, or a single such random int if size not provided.

Notes
When using broadcasting with uint64 dtypes, the maximum value (2**64) cannot be represented as a standard integer type. The high array (or low if high is None) must have object dtype, e.g., array([2**64]).

Examples
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> rng.integers(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])  # random
>>> rng.integers(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Generate a 2 x 4 array of ints between 0 and 4, inclusive:

>>> rng.integers(5, size=(2, 4))
array([[4, 0, 2, 1],
       [3, 2, 2, 0]])  # random
Generate a 1 x 3 array with 3 different upper bounds

>>> rng.integers(1, [3, 5, 10])
array([2, 2, 9])  # random
Generate a 1 by 3 array with 3 different lower bounds

>>> rng.integers([1, 5, 7], 10)
array([9, 8, 7])  # random
Generate a 2 by 4 array using broadcasting with dtype of uint8

>>> rng.integers([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)
array([[ 8,  6,  9,  7],
       [ 1, 16,  9, 12]], dtype=uint8)  # random
References

Notes:

  • 函数声明中的各个参数可以在 : 之后增加注解表达式。如果参数有默认值，注解放在参数名和 = 号之间。

  • 如果想注解返回值，在’ ) '和函数声明末尾的 : 之间添加 -> 和一个表达式。

    • 那个表达式可以是任何类型解中最常用的类型是类（如 str 或 int）和字符串（如 ‘int >0’）。

    • 在示例 中，max_len 参数的注解用的是字符串。

  • Python 对注解所做的唯一的事情是，把它们存储在函数的__annotations__ 属性里。

    • 仅此而已，Python 不做检查、不做强制、不做验证，什么操作都不做。

  • 换句话说，注解对 Python 解释器没有任何意义。

  • 注解只是元数据，可以供 IDE、框架和装饰器等工具使用。

posted @ 2021-06-16 10:11  xuchaoxin1375  阅读(15)  评论(0)    收藏  举报  来源