Type hints python что это
Аннотации типов в Python
Введение
Примеры
Общие типы
T = typing.TypeVar («T»)
Добавление типов в функцию
Давайте рассмотрим пример функции, которая получает два аргумента и возвращает значение, указывающее их сумму:
а также с другими значениями, например, list с, tuple ов и так далее.
Из-за этой динамической природы типов Python, где многие из них применимы для данной операции, любая программа проверки типов не сможет обоснованно утверждать, следует ли разрешить вызов этой функции или нет.
Чтобы помочь нашей проверке типов, мы можем теперь предоставить подсказки для нее в определении функции, указывающие тип, который мы разрешаем.
Аннотации следовать имя аргумента и отделены друг от друга : характер.
Хотя подсказки типов в основном используются средствами проверки типов и средами разработки, иногда вам может потребоваться получить их. Это может быть сделано с помощью __annotations__ специального атрибута:
Члены класса и методы
Прямая ссылка на текущий класс необходима, так как аннотации оцениваются, когда функция определена. Прямые ссылки также можно использовать при обращении к классу, который при импорте вызывает циклический импорт.
Переменные и атрибуты
Переменные комментируются с помощью комментариев:
В отличие от комментариев, также можно просто добавить подсказку типа в переменную, которая не была ранее объявлена, без установки значения:
NamedTuple
Создание namedtuple с намеками типа осуществляется с помощью функции NamedTuple из typing модуля:
Обратите внимание, что имя результирующего типа является первым аргументом функции, но его следует назначить переменной с тем же именем, чтобы упростить работу контролеров типов.
Введите подсказки для аргументов ключевых слов
Обратите внимание на пробелы вокруг знака равенства, в отличие от того, как обычно вводятся ключевые аргументы.
Синтаксис
Параметры
Примечания
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Модуль dis
Введение Примеры Константы в модуле dis EXTENDED_ARG = 145 # All opcodes greater than this have 2 operands HAVE_ARGUMENT = 90 # All opcodes greater than this have at least 1 operands cmp_op =
Стеки в Python
Подсказки типов и строки документации Python
В этой статье вы будете сопровождать меня в путешествии по автоматической генерации строк документации в стиле Google из подсказок типов Python. Мы рассмотрим следующие элементы.
Подсказки типа Python
Начиная с Python 3.5+, мы увидели следующее поколение документации по коду: намеки на типы переменных в аргументах функций/классов и операторах возврата. Это позволяет программам форматирования, линтерам и IDE обеспечивать поддержку проверки типов во время выполнения.
Зачем нужны подсказки
Проще говоря, типовые подсказки улучшают документацию исходного кода и читаемость. Они являются частью Python Enhancement Protocols (PEP), эволюционной структуры для повышения ясности и логики кода Python.
Как использовать подсказки типа
Проверка типов
Вставить подсказки типа в строки документации функции
Чтобы извлечь аргументы и их подсказки по типу из определений функций, мы собираемся
Абстрактные синтаксические деревья (AST)
Печать
Метод get_type_hints() из модуля typing возвращает словарь, содержащий подсказки типа для функции, метода, модуля или объекта класса. get_type_hints не работает со строками, поэтому мы используем библиотеку ast для анализа методов из модуля.
Регулярные выражения
Мы используем следующие регулярные выражения, чтобы понять, где аргументы функции определены в наших строках документации в стиле Google.
Пожалуйста, посмотрите здесь полный сценарий, чтобы увидеть, как мы делаем то же самое для подсказок типа возвращаемых аргументов функции и перезаписываем наш скрипт Python нашим недавно отформатированным литералом строки документации.
Автоматизация с помощью хуков Git перед фиксацией
Сделав еще один шаг, мы можем автоматически создавать красивую документацию в MkDocs со всеми функциями в наших скриптах Python.
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.
Python 3 Type Hints и статический анализ
В этом уроке я исследую возможности, которые присутствуют подсказки типов, и покажу, как использовать mypy для статического анализа ваших программ на Python и значительного улучшения качества вашего кода.
Тип подсказки
Типовые подсказки строятся поверх аннотаций функций. Вкратце, аннотации функций позволяют вам аннотировать аргументы и возвращать значение функции или метода с произвольными метаданными. Подсказки типов представляют собой особый случай аннотаций функций, которые специально аннотируют аргументы функций и возвращаемое значение стандартными сведениями о типах. Аннотации функций в целом и подсказки типов в частности не являются обязательными. Давайте посмотрим на быстрый пример:
reverse_slice (‘abcdef’, 3, 5) ‘ed’ « `
Аргументы были аннотированы как их типом, так и возвращаемым значением. Но важно понимать, что Python полностью игнорирует это. Это делает информацию о типе доступной через атрибут annotations объекта функции, но это все.
Чтобы убедиться, что Python действительно игнорирует подсказки типов, давайте полностью испортим подсказки типов:
reverse_slice (‘abcdef’, 3, 5) ‘ed’ « `
Как видите, код ведет себя одинаково, независимо от подсказок типа.
Мотивация для Типовых Подсказок
OK. Тип подсказки не являются обязательными. Типовые подсказки полностью игнорируются Python. Какой в этом смысл? Ну, есть несколько веских причин:
Я углублюсь в статический анализ с Mypy позже. Поддержка IDE уже началась с поддержки PyCharm 5 для подсказок типов. Стандартная документация отлично подходит для разработчиков, которые могут легко определить тип аргументов и возвращаемое значение, просто взглянув на сигнатуру функции, а также на автоматические генераторы документации, которые могут извлечь информацию о типе из подсказок.
Модуль typing
Модуль ввода содержит типы, предназначенные для поддержки подсказок типов. Почему бы просто не использовать существующие типы Python, такие как int, str, list и dict? Вы можете определенно использовать эти типы, но из-за динамической типизации Python, помимо базовых типов, вы не получаете много информации. Например, если вы хотите указать, что аргумент может быть отображением между строкой и целым числом, нет способа сделать это со стандартными типами Python. С помощью модуля ввода это так же просто, как:
python Mapping[str, int]
Давайте посмотрим на более полный пример: функция, которая принимает два аргумента. Одним из них является список словарей, где каждый словарь содержит ключи, которые являются строками, и значения, которые являются целыми числами. Другим аргументом является либо строка, либо целое число. Модуль ввода позволяет точные спецификации таких сложных аргументов.
« `python из набора импорта списка, Dict, Union
x = [dict (a = 1, b = 2), dict (c = 3, d = 4)] foo (x, ‘3’)
Полезные типы
Давайте посмотрим на некоторые из наиболее интересных типов из модуля ввода.
Тип Callable позволяет вам указывать функцию, которая может быть передана в качестве аргумента или возвращена в результате, так как Python рассматривает функции как первоклассных граждан. Синтаксис для вызываемых элементов заключается в предоставлении массива типов аргументов (снова из модуля ввода), за которым следует возвращаемое значение. Если это сбивает с толку, вот пример:
« `python def do_something_fancy (данные: Set [float], on_error: Callable [[Exception, int], None]):…
Функция обратного вызова on_error указывается как функция, которая принимает в качестве аргументов исключение и целое число и ничего не возвращает.
Любой тип означает, что средство проверки статического типа должно разрешать любую операцию, а также присваивание любому другому типу. Каждый тип является подтипом Any.
Тип Union, который вы видели ранее, полезен, когда аргумент может иметь несколько типов, что очень часто встречается в Python. В следующем примере функция verify_config () принимает аргумент config, который может быть либо объектом Config, либо именем файла. Если это имя файла, он вызывает другую функцию, чтобы проанализировать файл в объект Config и вернуть его.
« `python def verify_config (config: Union [str, Config]): если isinstance (config, str): config = parse_config_file (config)…
Тип Optional означает, что аргумент также может быть None. Optional[T] эквивалентен Union[T, None]
Есть еще много типов, которые обозначают различные возможности, такие как Iterable, Iterator, Reversible, SupportsInt, SupportsFloat, Sequence, MutableSequence и IO. Посмотрите документацию по модулю набора для полного списка.
Главное, что вы можете задавать тип аргументов очень детальным образом, который поддерживает систему типов Python с высокой точностью, а также допускает обобщенные и абстрактные базовые классы.
Переслать рекомендации
Иногда вы хотите сослаться на класс в подсказке типа в одном из его методов. Например, предположим, что класс A может выполнить некоторую операцию слияния, которая принимает другой экземпляр A, сливается с самим собой и возвращает результат. Вот наивная попытка использовать подсказки типа для его указания:
NameError: имя ‘A’ не определено « `
Что произошло? Класс A еще не определен, когда подсказка типа для его метода merge () проверяется Python, поэтому класс A нельзя использовать в этой точке (напрямую). Решение довольно простое, и я видел его раньше в SQLAlchemy. Вы просто указываете подсказку типа в виде строки. Python поймет, что это прямая ссылка, и поступит правильно:
Введите псевдонимы
Недостатком использования подсказок типа для длинных спецификаций типа является то, что он может загромождать код и делать его менее читабельным, даже если он предоставляет много информации о типе. Вы можете использовать псевдонимы, как и любой другой объект. Это так просто, как:
« `Python Data = Dict [int, Sequence [Dict [str, Необязательный [List [float]]]]
Вспомогательная функция get_type_hints()
« `python print (A.merge. аннотации )
Атрибут annotations просто возвращает значение аннотации как есть. В данном случае это просто строка «A», а не объект класса A, на который «A» представляет собой прямую ссылку.
« `python print (get_type_hints (A.merge))
Функция get_type_hints () преобразовала тип другого аргумента в объединение A (класса) и NoneType из-за аргумента None по умолчанию. Тип возвращаемого значения также был преобразован в класс А.
Декораторы
Типовые подсказки являются специализацией аннотаций функций, и они также могут работать рядом с аннотациями других функций.
Распространенным сценарием при использовании обычных аннотаций функций также является наличие декоратора, который работает над ними. В этом случае вы также хотите отключить проверку типов. Один из вариантов — использовать декоратор @no_type_check в дополнение к вашему декоратору, но он устареет. Вместо этого @no_Type_check_decorator можно использовать для украшения вашего декоратора, чтобы он также вел себя как @no_type_check (добавляет атрибут no_type_check ).
Позвольте мне проиллюстрировать все эти концепции. Если вы попытаетесь get_type_hint () (как это делает любая проверка типов) для функции, аннотированной обычной строковой аннотацией, get_type_hints () будет интерпретировать ее как прямую ссылку:
« `python def f (a: ‘некоторая аннотация’): pass
печати (get_type_hints (е))
SyntaxError: ForwardRef должен быть выражением — получил «некоторую аннотацию» « `
Чтобы избежать этого, добавьте декоратор @no_type_check, и get_type_hints просто возвращает пустой dict, а атрибут __annotations__ возвращает аннотации:
« `python @no_type_check def f (a: ‘некоторая аннотация’): pass
print (get_type_hints (f)) <>
python @no_type_check_decorator def print_annotations(f): @functools.wraps(f) def decorated(*args, **kwargs): print(f.__annotations__) return f(*args, **kwargs) return decorated
« `python @print_annotations def f (a: ‘некоторая аннотация’): pass
Вызов get_type_hints () также безопасен и возвращает пустой dict.
Статический анализ с Mypy
Mypy — это статическая программа проверки типов, которая послужила вдохновением для подсказок типов и модуля ввода. Сам Гвидо ван Россум является автором PEP-483 и соавтором PEP-484.
Установка Mypy
bash pip3 install git+git://github.com/JukkaL/mypy.git
Играя с Mypy
После установки Mypy вы можете просто запустить Mypy в своих программах. Следующая программа определяет функцию, которая ожидает список строк. Затем он вызывает функцию со списком целых чисел.
« `python от ввода списка импорта
def case_insensitive_dedupe (data: List [str]): «» »Преобразует все значения в нижний регистр и удаляет дубликаты» »» список возврата (set (x.lower () для x в данных))
print (case_insensitive_dedupe ([1, 2])) « `
При запуске программы она явно завершается с ошибкой во время выполнения:
plain python3 dedupe.py Traceback (most recent call last): File «dedupe.py», line 8, in print(case_insensitive_dedupe([1, 2, 3])) File «dedupe.py», line 5, in case_insensitive_dedupe return list(set(x.lower() for x in data)) File «dedupe.py», line 5, in return list(set(x.lower() for x in data)) AttributeError: ‘int’ object has no attribute ‘lower’
В чем проблема с этим? Проблема в том, что даже в этом очень простом случае неясно, какова основная причина. Это проблема типа входа? Или, возможно, сам код неверен и не должен пытаться вызвать метод lower () для объекта ‘int’. Другая проблема заключается в том, что если у вас нет 100% тестового покрытия (и, честно говоря, никто из нас не делает), то такие проблемы могут скрываться в каком-то непроверенном, редко используемом пути кода и обнаруживаться в худшее время в производстве.
Статическая типизация, поддерживаемая подсказками типов, дает вам дополнительную сеть безопасности, гарантируя, что вы всегда вызываете свои функции (отмеченные подсказками типов) с правильными типами. Вот вывод Mypy:
plain (N) > mypy dedupe.py dedupe.py:8: error: List item 0 has incompatible type «int» dedupe.py:8: error: List item 1 has incompatible type «int» dedupe.py:8: error: List item 2 has incompatible type «int»
Это просто, указывает непосредственно на проблему и не требует выполнения большого количества тестов. Еще одно преимущество статической проверки типов заключается в том, что если вы фиксируете ее, вы можете пропустить динамическую проверку типов, за исключением случаев анализа внешних входных данных (чтения файлов, входящих сетевых запросов или ввода данных пользователем). Это также создает большую уверенность, насколько рефакторинг идет.
Вывод
Подсказки по типу и модуль ввода являются совершенно необязательными дополнениями к выразительности Python. Хотя они могут и не понравиться всем, для больших проектов и больших команд они могут быть незаменимы. Доказательством тому является то, что большие команды уже используют статическую проверку типов. Теперь, когда информация о типах стандартизирована, вам будет проще делиться кодом, утилитами и инструментами, которые ее используют. Среды IDE, такие как PyCharm, уже используют это для обеспечения лучшего опыта разработчика.
Введение в аннотации типов Python. Продолжение
Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk
В первой части статьи я описал основы использования аннотаций типов. Однако несколько важных моментов остались не рассмотрены. Во-первых, дженерики — важный механизм, во-вторых иногда может оказаться полезным узнать информацию об ожидаемых типах в рантайме. Но начать хотелось с более простых вещей
Предварительное объявление
Обычно вы не можете использовать тип до того, как он создан. Например, следующий код даже не запустится:
Чтобы это исправить, допустимо использовать строковый литарал. В этом случае аннотации будут вычислены отложенно.
Так же вы можете обращаться к классам из других модулей (конечно, если модуль импортирован): some_variable: ‘somemodule.SomeClass’
Вообще говоря, в качестве аннотации можно использовать любое вычислимое выражение. Однако рекомендуется их делать максимально простыми, чтобы утилиты статического анализа могли их использовать. В частности, скорее всего ими не будут поняты динамически вычислимые типы. Подробнее про ограничения тут: PEP 484 — Type Hints # Acceptable type hints
Например, следующий код будет работать и даже аннотации будут доступны в рантайме, однако mypy на него выдаст ошибку
UPD: В Python 4.0 планируется включить отложенное вычисление аннотаций типов (PEP 563), которое позволит избавиться от этого приема со строковыми литералами. с Python 3.7 можно включить новое поведение с помощью конструкции from __future__ import annotations
Функции и вызываемые объекты
Для ситуаций, когда необходимо передать функцию или другой вызываем объект (например, в качестве callback) нужно использовать аннотацию Callable[[ArgType1, ArgType2. ], ReturnType]
Например,
На текущий момент невозможно описать сигнатуру функции с переменным числом параметров определенного типа или указать именованные аргументы.
Generic-типы
Иногда необходимо сохранить информацию о типе, при этом не фиксируя его жестко. Например, если вы пишете контейнер, который хранит однотипные данные. Или функцию, которая возвращает данные того же типа, что и один из аргументов.
Такие типы как List или Callable, которые, мы видели раньше как раз используют механизм дженериков. Но кроме стандартных типов, вы можете создать свои дженерик-типы. Для этого надо, во-первых, завести TypeVar переменную, которая будет атрибутом дженерика, и, во-вторых, непосредственно объявить generic-тип:
Как вы можете заметить, для generic-типов работает автоматический вывод типа параметра.
Также, при определении TypeVar вы можете ограничить допустимые типы:
Иногда анализатор статический анализатор не может корректно определить тип переменной, в этом случае можно использовать функцию cast. Её единственная задача — показать анализатору, что выражение имеет определённый тип. Например:
Также это может быть полезно для декораторов: