Python stub что это

Stubs

Create a stub file for your own implementation

Navigate to the directory where the target implementation resides. Select File | New from the main menu, then select Python File (alternatively, use the Alt+Insert shortcut).

In the New Python file dialog, select Python stub and specify the filename. The filename should be the same as the name of the implementation file.

Press Enter to complete the action.

For your convenience, you can create a separate directory to keep your stub and its implementation. This will help you reuse the stub for your other projects.

Create a stub file for the external implementation

You can create a stub file for some implementations that reside in the packages installed in your environments.

In the directory, recreate the hierarchy corresponding to the implementation package.

Within the created structure, navigate to the target directory and select File | New from the main menu, then select Python File (alternatively, use the Alt+Insert shortcut). In the New Python file dialog, select Python stub and specify the filename. Press Enter and the file will be created. You can put any other required files to the stub directory.

Navigate between a stub and its implementation

PyCharm shows an asterisk in the left gutter for those code elements that have stubs. Click the asterisk to jump between a stub and its implementation:

Reuse stubs

You can make your stubs accessible for your other PyCharm projects.

Inspect your project: the directory with the stub files is now marked as a library root.

Any time you will use this project interpreter to work with other projects, this stub library will be accessible through the path you have just added.

Install a stub package

For the more widely use, you can create a stub package and upload to the pypi repository. See more information in the Packaging Python Projects guide. With the PEP-561 support, you can install stubs packages for your project interpreter.

Install the package. If needed, click Manage repositories to add a repository where your stub packages reside.

Stub packages have a predefined name format, so type «-stubs» in the search field to discover them.

Click Install Package to complete installation.

Источник

Stub files¶

Creating a stub¶

Here is an overview of how to create a stub file:

That’s it! Now you can access the module in mypy programs and type check code that uses the library. If you write a stub for a library module, consider making it available for other programmers that use mypy by contributing it back to the typeshed repo.

The following sections explain the kinds of type annotations you can use in your programs and stub files.

You may be tempted to point MYPYPATH to the standard library or to the site-packages directory where your 3rd party packages are installed. This is almost always a bad idea – you will likely get tons of error messages about code you didn’t write and that mypy can’t analyze all that well yet, and in the worst case scenario mypy may crash due to some construct in a 3rd party package that it didn’t expect.

Stub file syntax¶

Stub files are written in normal Python 3 syntax, but generally leaving out runtime logic like variable initializers, function bodies, and default arguments.

It is always legal to use Python 3 syntax in stub files, even when writing Python 2 code. The example above is a valid stub file for both Python 2 and 3.

Using stub file syntax at runtime¶

The recommended style is to use ellipses to do so, just like in stub files. It is also considered stylistically acceptable to throw a NotImplementedError in cases where the user of the code may accidentally call functions with no actual logic.

Источник

Введение в аннотации типов Python

Введение

Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk

Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или бизнес логики). И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа.

Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций:

Аннотации типов просто считываются интерпретатором Python и никак более не обрабатываются, но доступны для использования из стороннего кода и в первую очередь рассчитаны для использования статическими анализаторами.

Меня зовут Тихонов Андрей и я занимаюсь backend-разработкой в Lamoda.

Инструменты, поддерживающие аннотации

Аннотации типов поддерживаются многими IDE для Python, которые выделяют некорректный код или выдают подсказки в процессе набора текста.

Например, так это выглядит в Pycharm:

Так же аннотации типов обрабатываются и консольными линтерами.

А вот для того же файла что нашел mypy:

Поведение разных анализаторов может отличаться. Например, mypy и pycharm по разному обрабатывают смену типа переменной. Далее в примерах я буду ориентироваться на вывод mypy.

В некоторых примерах код при запуске может работать без исключений, но может содержать логические ошибки из-за использования переменных не того типа. А в некоторых примерах он может даже не выполняться.

Основы

В отличие от старых версий Python, аннотации типов пишутся не в комментариях или docstring, а непосредственно в коде. С одной стороны, это ломает обратную совместимость, с другой — явно означает что это часть кода и может обрабатываться соответственно

В простейшем случае аннотация содержит непосредственно ожидаемый тип. Более сложные кейсы будут рассмотрены ниже. Если в качестве аннотации указан базовый класс, допустимо передача экземпляров его наследников в качестве значений. Однако использовать можно только те возможности, что реализованы в базовом классе.

Аннотации для переменных пишут через двоеточие после идентификатора. После этого может идти инициализация значения. Например,

Для полей класса аннотации должны быть указаны явно при определении класса. Однако анализаторы могут выводить автоматически их на основе __init__ метода, но в этом случае они не будут доступны во время выполнения программы. Подробнее про работу с аннотациями в рантайме во второй части статьи

Кстати, при использовании dataclass типы полей необходимо указывать именно в классе. Подробнее про dataclass

Встроенные типы

Optional

Incompatible types in assignment (expression has type «None», variable has type «int»)

Для таких случаев предусмотрена в модуле typing аннотация Optional с указанием конкретного типа. Обратите внимание, тип опциональной переменной указывается в квадратных скобках

Union

Для случаев, когда необходимо допустить использование не любых типов, а только некоторых, можно использовать аннотацию typing.Union с указанием списка типов в квадратных скобках.

Коллекции

Механизм аннотаций типов поддерживает механизм дженериков (Generics, подробнее во второй части статьи), которые позволяют специфицировать для контейнеров типы элементов, хранящихся в них.

Списки

Кортежи

Кортежи в отличие от списков часто используются для разнотипных элементов. Синтаксис похож с одним отличием: в квадратных скобках указывается тип каждого элемента кортежа по отдельности.

Словари

Аналогично используются typing.DefaultDict и typing.OrderedDict

Результат выполнения функции

Для указания типа результата функции можно использовать любую аннотацию. Но есть несколько особенных случаев.

Если же функция никогда не возвращает управление (например, как sys.exit ), следует использовать аннотацию NoReturn :

Вместо заключения

Так же стандарт определяет формат аннотаций в виде комментариев и stub-файлы, которые содержат информацию только для статических анализаторов.

В следующей статье я бы хотел остановиться на механизме работы дженериков и обработке аннотаций в рантайме.

Источник

Automatic stub generation (stubgen)В¶

A stub file (see PEP 484) contains only type hints for the public interface of a module, with empty function bodies. Mypy can use a stub file instead of the real implementation to provide type information for the module. They are useful for third-party modules whose authors have not yet added type hints (and when no stubs are available in typeshed) and C extension modules (which mypy can’t directly process).

Stubgen can generate this stub file based on the above file:

The command-line flags may change between releases.

Specifying what to stub¶

You can give stubgen paths of the source files for which you want to generate stubs:

Details of the options:

Generate a stub file for the given module. This flag may be repeated multiple times.

Stubgen will not recursively generate stubs for any submodules of the provided module.

Generate stubs for the given package. This flag maybe repeated multiple times.

Stubgen applies heuristics to avoid generating stubs for submodules that include tests or vendored third-party packages.

Specifying how to generate stubs¶

By default stubgen will try to import the target modules and packages. This allows stubgen to use runtime introspection to generate stubs for C extension modules and to improve the quality of the generated stubs. By default, stubgen will also use mypy to perform light-weight semantic analysis of any Python modules. Use the following flags to alter the default behavior:

Don’t perform semantic analysis of source files. This may generate worse stubs – in particular, some module, class, and function aliases may be represented as variables with the Any type. This is generally only useful if semantic analysis causes a critical mypy error.

Additional flags¶

Show help message and exit.

Run stubgen in Python 2 mode (the default is Python 3 mode).

If an exception was raised during stub generation, continue to process any remaining modules instead of immediately failing with an error.

Include definitions that are considered private in stubs (with names such as _foo with single leading underscore and no trailing underscores).

Don’t export all names imported from other modules within the same package. Instead, only export imported names that are not referenced in the module that contains the import.

Источник

Python stub что это

Typeshed contains external type annotations for the Python standard library and Python builtins, as well as third party packages as contributed by people external to those projects.

This data can e.g. be used for static analysis, type checking or type inference.

Typeshed supports Python versions 2.7 and 3.6 and up.

These PyPI packages follow PEP 561 and are automatically generated by typeshed internal machinery. Also starting from version 0.900 mypy will provide an option to automatically install missing type stub packages (if found on PyPI).

PyCharm, pytype etc. work in a similar way, for more details see documentation for the type-checking tool you are using.

The _typeshed package

typeshed includes a package _typeshed as part of the standard library. This package and its submodules contains utility types, but is not available at runtime. For more information about how to use this package, see the stdlib/_typeshed directory.

If you’ve run into behavior in the type checker that suggests the type stubs for a given library are incorrect or incomplete, we want to hear from you!

Our main forum for discussion is the project’s GitHub issue tracker. This is the right place to start a discussion of any of the above or most any other topic concerning the project.

If you have general questions about typing with Python, or you need a review of your type annotations or stubs outside of typeshed, head over to our discussion forum. For less formal discussion, try the typing chat room on gitter.im. Some typeshed maintainers are almost always present; feel free to find us there and we’re happy to chat. Substantive technical discussion will be directed to the issue tracker.

About

Collection of library stubs for Python, with static types

Источник