让你的Python代码实现类型提示功能

概述让你的Python代码实现类型提示功能 Python是一种动态类型语言,这意味着我们在编写代码的时候更为自由,但是与此同时IDE无法向静态类型语言那样分析代码,及时给我们相应的提示.为了解决这个问题,Python 3.6 新增了几个特性PEP 484和PEP 526,帮助编辑器为我们提供更智能的提示.这些新特性不会影响语言本身,只是增加一点提示.当你使用比较智能的开发工具比如PyCHarm时,就会感觉到类型提示的方便之处. 变量注解 首先先看看变量注解.它的语法和某些类型后置的语言类似. # 变量注解 a: int = 5 b: bo

Python是一种动态类型语言，这意味着我们在编写代码的时候更为自由，但是与此同时IDE无法向静态类型语言那样分析代码，及时给我们相应的提示。为了解决这个问题，Python 3.6 新增了几个特性PEP 484和PEP 526，帮助编辑器为我们提供更智能的提示。这些新特性不会影响语言本身，只是增加一点提示。当你使用比较智能的开发工具比如PyCHarm时，就会感觉到类型提示的方便之处。

变量注解

首先先看看变量注解。它的语法和某些类型后置的语言类似。

# 变量注解a: int = 5b: bool = Truef: float = 5.0s: str = "abc"

声明类型之后，编辑器和IDE就会读取到这个类型注解，然后给予我们相应的提示。程序在运行的时候行为完全不变。

如果是自己编写的类，也可以用作变量注解。

class MyClass: def fun1(self):  print("fun1")me: MyClass = MyClass()me.fun1()

对于较复杂的内置类型、泛型、生成器、自定义类型等，需要引入标准库tyPing。对于更复杂的类型，请直接参考typing标准库文档。

from tyPing import TypeVar,Iterable,Tuple,Dict,Listm: Dict[int,int] = {1: 1,2: 2}t: Tuple[int,...] = (1,2,3)l: List[int] = [1,3,4]

函数注解

当使用Python编写复杂的函数时，我们常常为没有合适的提示而苦恼。函数注解可以帮助我们解决这个问题。

def add(a: int,b: int) -> int: return a + b

为函数添加注解之后，当我们调用这个函数的时候，编辑器就会给予对应的提示。当处理大型项目的时候，这个特性会很有用。

函数注解保存在函数的__annotations__属性中，如果你准备编写程序读取它，可以使用这个属性。

print(add.__annotations__)

以上这篇让你的Python代码实现类型提示功能就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

总结

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