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Python 3和静态类型

陶高峻
2023-03-14
问题内容

我并没有真正关注Python
3的开发,只是注意到一些有趣的新语法更改。特别是从此SO回答功能参数注释中:

def digits(x:'nonnegative number') -> "yields number's digits":
    # ...

我对此一无所知,我认为它可以用于在Python中实现静态类型!

经过一番搜索之后,似乎对Python中的(完全可选的)静态类型进行了很多讨论,例如PEP
3107
中提到的内容,以及“向Python添加可选的静态类型”(以及第2部分)

..但是,我不清楚这进展了多少。是否有使用参数注释的静态类型的实现?是否有任何参数化类型的想法将其纳入Python 3?


问题答案:

感谢您阅读我的代码!

确实,在Python中创建通用注释执行器并不难。这是我的看法:

'''Very simple enforcer of type annotations.

This toy super-decorator can decorate all functions in a given module that have 
annotations so that the type of input and output is enforced; an AssertionError is
raised on mismatch.

This module also has a test function func() which should fail and logging facility 
log which defaults to print.

Since this is a test module, I cut corners by only checking *keyword* arguments.

'''

import sys

log = print


def func(x:'int' = 0) -> 'str':
    '''An example function that fails type checking.'''
    return x


# For simplicity, I only do keyword args.
def check_type(*args):
    param, value, assert_type = args
    log('Checking {0} = {1} of {2}.'.format(*args))
    if not isinstance(value, assert_type):
        raise AssertionError(
            'Check failed - parameter {0} = {1} not {2}.'
            .format(*args))
    return value

def decorate_func(func):    
    def newf(*args, **kwargs):
        for k, v in kwargs.items():
            check_type(k, v, ann[k])
        return check_type('<return_value>', func(*args, **kwargs), ann['return'])

    ann = {k: eval(v) for k, v in func.__annotations__.items()}
    newf.__doc__ = func.__doc__
    newf.__type_checked = True
    return newf

def decorate_module(module = '__main__'):
    '''Enforces type from annotation for all functions in module.'''
    d = sys.modules[module].__dict__
    for k, f in d.items():
        if getattr(f, '__annotations__', {}) and not getattr(f, '__type_checked', False):
            log('Decorated {0!r}.'.format(f.__name__))
            d[k] = decorate_func(f)


if __name__ == '__main__':
    decorate_module()

    # This will raise AssertionError.
    func(x = 5)

鉴于这种简单性,乍一看这东西不是主流很奇怪。但是,我相信有充分的理由说明它 没有看起来那么有用
。通常,类型检查会有所帮助,因为如果添加整数和字典,很可能会犯一些明显的错误(并且如果您要讲的是合理的话, 显式要比隐式好

但是在现实生活中,您经常会混合使用与编译器所见的 计算机类型 相同但数量明显不同的 人类类型的数量 ,例如,以下代码段包含一个明显的错误:

height = 1.75 # Bob's height in meters.
length = len(sys.modules) # Number of modules imported by program.
area = height * length # What's that supposed to mean???

任何人应立即看到上面的行了一个错误,只要它知道变量的“人型”heightlength即使它看起来计算机 完全合法
的乘法intfloat

关于此问题的可能解决方案,还有很多要说的,但是强制执行“计算机类型”显然只是解决方案的一半,因此,至少在我看来,这 比根本没有解决方案还要糟糕
。这也是为什么 Systems Hungarian 是一个糟糕的主意,而 Apps Hungarian 是一个很棒的主意的原因。
乔尔·斯波斯基(Joel
Spolsky)的
信息量非常丰富。

现在,如果有人要实现某种Pythonic第三方库,该库将自动将其 人类类型 分配给现实数据,然后小心地将其转换为类似类型width * height -> area并使用功能注释强制执行该检查,那么我认为这将是一种类型检查人真的可以使用!



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