Typer python как пользоваться

Как использовать type?

Как использовать элемент ?
Узнал, что можно отсылать файл с клиента на сервер из html формы, те по HTTP протоколу, используя.

Что использовать вместо устаревшего атрибута type
В списке требуется отключить маркер <ul> <li>Утро</li> <li>Вечер</li> </ul> .

Использовать в качестве базового класс массив type[]
Добрый вечер! Подскажите как использовать в качестве базового класса массив , для реализации своего.

Автоматизируй это!

7540 / 4556 / 1206
Регистрация: 30.03.2015
Сообщений: 13,118
Записей в блоге: 29

helsi, идем в документацию питона, пишем в поиске typing.Type, внимательно читаем, смотрим примеры

Повторяем для каждого подобного вопроса

Просто Лис

5318 / 3332 / 1021
Регистрация: 17.05.2012
Сообщений: 9,765
Записей в блоге: 9
в принципе — никак, typing не добавляет никаких гарантий или проверок в рантайме.

4615 / 2036 / 359
Регистрация: 17.03.2012
Сообщений: 10,102
Записей в блоге: 6

Сообщение от Рыжий Лис

в принципе — никак,
Ну как же никак, в design time неплохо помогает. А также для понимания чужого кода.
3850 / 2138 / 566
Регистрация: 02.09.2015
Сообщений: 5,425

Сообщение от helsi

Как использовать type?

Deprecated since version 3.9: collections.abc.Callable now supports []. See PEP 585 and Generic Alias Type.

1727 / 967 / 199
Регистрация: 22.02.2018
Сообщений: 2,694
Записей в блоге: 6

helsi, Я с английским не очень, поэтому предпочитаю документацию на русском. Но для надежности смотрю и стандартную документацию на английском. Ссылку на последнюю Вам уже дали. А вот ссылка на русскоязычный вариант.
https://docs-python.ru/search/. 3578&web=0
«Модуль typing в Python.
Поддержка аннотации типов в Python. .
Модуль typing обеспечивает поддержку выполнения аннотации типов. Интерпретатор Python не проверяет и не принимает во внимание аннотации типов функций и переменных. Их могут использовать сторонние инструменты, такие как средства проверки типов, IDE, линтеры и т. д.»

То есть на работу программы Type, как и любые аналогичные аннотации, не влияет. При необходимости используется только для отладки кода.

Добавлено через 7 минут
«В python 3.8 подсказки типов позволяют статическим средствам проверки типов выполнять проверку типов вашего кода Python без фактического запуска ваших сценариев. Это напоминает компиляторы, улавливающие ошибки типов в других языках, таких как Java, Rust и Crystal. Кроме того, подсказки типа действуют как документация вашего кода, облегчая чтение, а также улучшая автозаполнение в вашей IDE.

Примечание. Доступно несколько средств проверки статического типа, в том числе Pyright, Pytype и Pyre. В этой статье вы будете использовать Mypy. Вы можете установить Mypy из PyPI, используя pip:

$ python -m pip install mypy

Имейте в виду, что аннотации работают только в операторах def, но не в
выражениях lambda, т.к. синтаксис lambda уже ограничивает полезность определяемых с его помощью функций.»

Добавлено через 5 минут
(мое прим. Аннотации не влияют на работу кода, они могут быть полезны только для отладки. Хотя возможны случаи использование аннотаций непосредственно в работе кода.
Я считаю, что читабельность кода с аннотациями ухудшается.
Для повышения читабельности, лучше информацию из аннотаций перенести в комментарий к строке заголовка функции.
>>> def func(a: ‘spam’, b: (1, 10), c: float) -> int:
. return a + b + c
лучше записать так:
>>> def func(a, b, c): # a: ‘spam’, b: (1, 10), c: float -> int
. return a + b + c
Правда такая запись уже не будет восприниматься как аннотация ).

«В Python З.Х также допускается присоединять к объекту функции аннотирующую информацию — произвольные определяемые пользователем данные об аргументах и результате функции. Для указания аннотаций Python предлагает
специальный синтаксис, но он ничего не делает с самими аннотациями; они совершенно необязательны и когда присутствуют, то просто присоединяются к атрибуту __ annotations__объекта функции для применения другими инструментами.
Например, такие инструменты могут использовать аннотации в контексте проверки
на предмет ошибок.
Это просто добавочный синтаксис для аргументов, который не дополняет и не изменяет работу функции и правила упорядочения аргументов.»

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Ошибка 512: Type error wrong type object, как исправить?
При записи |NewTail] компилятор пролог выдаёт ошибку 512 Type error wrong type object, подскажите.

Как правильнее обозначать указатели: TYPE* value или TYPE *value?
полный пустяк, но не дает мне покоя уже давно: как правильнее обозначать указатели: TYPE* value или.

Использовать переданный тип внутри метода в конструкции is Type
Ребята, никак не могу сообразить. Допустим, есть абстрактный класс A, от которого наследуются 3.

Cannot be resolved to a type. Не могу создать объект класса , и использовать его методы
Проблема в том что в главном файле я не могу создать объект класса SampleServerClass. SV1.

Почему мы используем проверку типов?

Помощь типов внесла существенные изменения в систему нашей разработки платформы Tiqets. Среди очевидных преимуществ:

• Понижение когнитивной нагрузки при работе с кодом. Типы параметров и возвращаемых значений ясно указываются и проверяются. Никакого угадывания и сюрпризов.
• Раннее обнаружение ошибок. Если мы возвращаем неверный тип, забываем, что переменная может быть None или случайно объявляем какую-либо переменную повторно, модуль проверки типов сообщает об этом.
• Проверка данных. Мы объявляем классы, используя attrs, что позволяет определять типы атрибутов, равно как и проверять их при выполнении. Мы также можем переключиться на Pydantic, который предлагает улучшенный синтаксис.
• Отсутствие тривиальных модульных тестов. Проверка типов позволяет избежать написания и поддержки банальных модульных тестов.

Ну и в целом можно отметить общее повышение качества разработки. Как и масштабирование, это является ключевым фактором, определяющим высокий темп роста технической команды Tiqet.

Как это выглядит?

from typing import Listimport attr
from attr.validators import instance_of
from pydantic import BaseModeldef sum_positives(numbers: List[int]) -> int: 
return sum(num for num in numbers if num > 0)class Product: # mypy это проверит 
id: int 
title: strclass Venue(BaseModel): # Pydantic выполнит проверку при выполнении 
id: int 
name: str@attr.s
class Ticket: 
# attr осуществит проверку при выполнении 
validator=instance_of(int))

Какие типы можно использовать?

Помимо простых типов ( int , str , и т.д.) вы можете использовать следующие, которые определены в модуле typing (добавленном в Python 3.5):

• Коллекции: Tuple , Dict , MutableMapping , List , NamedTuple , etc.
• Компоновщики: Union , Optional
• Callable
• Обобщённые: TypeVar , Generic .

Как начать использовать типизацию в Python?

Начинать можно поэтапно: если функция не типизирована, она не будет подвергнута проверке типов.

Вот пошаговое руководство, которому мы следовали в Tiqets:

1. Внесите минимум изменений, необходимых для выполнения mypy без ошибок.
2. Добавьте шаг mypy в сборку CI и хуки pre-commit. С этого момента появления новых проблем с типами уже можно не бояться. Теперь всё будет только улучшаться.
3. Добавляйте типизацию в весь новый код. Обучите вашу команду работе с типами и mypy .
4. Постепенно добавляйте типы ко всему остальному коду.

Подводные камни типизации

Несмотря на все свои преимущества, проверка типов в Python далека от совершенства. Вот ряд учтённых нами опасностей, на которые стоит обращать внимание:

Ложное чувство безопасности. Модули проверки типов не будут перехватывать абсолютно все ошибки. Кроме того, типы не будут проверятся при выполнении, пока вы не начнёте использовать библиотеку вроде attrs или Pydantic. Рассматривайте проверку типов как дополнительный шаг безопасности, а не как её полное замещение.

Отсутствие оптимизации. Python не будет использовать знание типов для оптимизации вашего кода.

Нетипизированные библиотеки приведут к появлению ошибок типов. Если метод возвращает значение нетипизированной функции, вы должны вручную проверить, чтобы вызываемая функция возвращала именно заданный вами тип.

Определения типов могут становиться пугающими. Например, Dict[str, Union[str, Union[int, bool, Venue]]] . В данном случае мы советуем следующее: если у вас сложный тип, то, возможно, вы в нём ошиблись и нужно внести корректировки.

За гранью основ

Определяйте типы

Вы можете определить тип, используя TypeVar . В качестве примера, демонстрирующего полезность этого, можно привести функцию, возвращающую элемент из последовательности.

from typing import Sequence, TypeVarT = TypeVar('T') # Объявление переменной типаdef first(l: Sequence[T]) -> T: # Обобщённая функция 
return l[0]

Использование типов в конструкторах classmethod

TypeVar также полезна при объявлении типов конструктора classmethod.

В примере ниже BaseModel.from_dict возвращает BaseModel , а в подклассе Product(BaseModel) , Product.from_dict возвращает Product . Тип T должен быть либо BaseModel , либо его подклассом.

Наследование здесь выглядит так:

object ⤑ BaseModel ⤑ Product

Параметр bound=’BaseModel’ устанавливает BaseModel как верхнюю границу типа: он может быть BaseModel или его подклассом, но не может быть меньше, чем BaseModel (т.е. object ).

from typing import TypeVar, Dict, Any, TypeT = TypeVar('T', bound='BaseModel')
class BaseModel: 
def __init__(self, id: int): 
self.id = id@classmethod 
def from_dict(cls: Type[T], values: Dict[str, Any]) -> T: 
return cls(**values)class Product(BaseModel): 
def __init__(self, id: int, title: str): 
super().__init__(id=id) 
self.title = titleproduct = Product.from_dict()

Почему bound=’BaseModel’ вместо bound=BaseModel ? Потому что, когда мы создавали TypeVar , BaseModel ещё не был определён. Не любите так делать? Мы тоже — поэтому можно рассмотреть включение отложенного вычисления аннотаций (см. PEP 563).

Пример ниже пройдёт проверку типов, но провалится при выполнении, т.к. при вызове TypeVar BaseModel должен быть уже определён. Это пример случая, в котором проверка типов не уловит проблему.

from __future__ import annotations
from typing import TypeVar, Dict, Any, TypeT = TypeVar('T', bound=BaseModel). 

Обнаружение небезопасного ввода

Если вы получаете от пользователей небезопасные строки, то можете захотеть определить для них новый тип. Модуль проверки типов проверит, чтобы вы не отправили небезопасные строки тем функциям, которые принимают только безопасные.

from typing import TypeVarUserProvidedStr = TypeVar('UserProvidedStr')def do_something(value: str) -> None: 
passdef sanitize(value: UserProvidedStr) -> str: 
return 'Sanitized value'def handle_request(unsafe: UserProvidedStr, safe: str): 
do_something(unsafe) # ошибка: аргумент 1 для "do_something" имеет несовместимый тип "UserProvidedStr"; ожидается "str" 
do_something(safe) # Работает 
do_something(sanitize(unsafe)) # Работает

Не просто типы: литералы

Типизация в Python относится не только к типам. Возьмём, к примеру open :

• В режиме «r» он будет считывать текст.
• В режиме «rb» он будет считывать байты.

Вы можете создать такую зависимость между значением параметра и типом, используя Literal .

from typing import Literal@overload
def open(fn: str, mode: Literal['r', 'w']) -> IO[Text]: . @overload
def open(fn: str, mode: Literal['rb', 'rw') -> IO[bytes]: . def open(fn: str, mode: str): 
# Здесь помещается реализация

Типизированные словари

Когда вам нужен типизированный словарь, подумайте, может лучше будет использовать класс данных. И всё же, начиная с версии Python 3.8, вы можете использовать типизированные словари.

from typing import TypedDictclass ProductDict(TypedDict): 
id: int 
name: strproduct: ProductDict = # Эта часть проверку не пройдёт
broken_product: ProductDict =

Финальные классы, методы, атрибуты и переменные

В Python 3.8 вы можете определять классы, методы и переменные как финальные.

• У финального класса не может быть подкласса.
• Финальный метод не может быть перегружен.
• Финальная переменная не может быть переназначена.

from typing import final, Final@final
class Base: 
passclass Derived(Base): # ошибка: нельзя наследовать от финального класса "Base" 
passID: Final = 3ID = 4 # ошибка: нельзя присваивать к финальному имени "ID"

Sphynx

Используйте sphynx-autodoc-typehints, чтобы позволить Sphynx применять определённые вами типы при генерации им документации.

Более ухищрённые определения типов

Как насчёт утиной типизации?

Утиную типизацию также можно подвергнуть проверке типов. Вы можете явно определить, как параметры вашей функции должны крякать, и модуль проверки типов убедится в том, что они делают это правильно.

Представьте функцию, закрывающую такие элементы, как соединения или файлы. Эта функция предполагает, что объект, переданный в качестве параметра, будет иметь метод close , не получающий никаких параметров и ничего не возвращающий. Вы можете сделать это предположение явным, определив Protocol .

Ниже мы создаём протокол Closeable : любой объект, который имеет метод close , не получающий параметров и ничего не возвращающий, является закрываемым. Такие объекты не знают о протоколе.

from typing import Protocol, TypeVarclass Connection: 
def close(self) -> None: 
passclass Bug: 
def close(self, user_id: int) -> None: 
pass# Connection и Bug не знают о протоколе ниже.class Closeable(Protocol): 
def close(self) -> None: . def do_close(c: Closeable) -> None: 
c.close()# Это в порядке
do_close(Connection())# Это провалит проверку mypy
do_close(Bug())# ошибка: аргумент 1 для "do_close" имеет несовмесимый тип "Bug";
# ожидается "Closeable"
# обратите внимание: следующий член(ы) "Bug" конфликтуют:
# обратите внимание: Ожидается:
# обратите внимание: def close(self) -> None
# обратите внимание: Получено:
# обратите внимание: def close(self, id: int) -> None

Обобщённые типы

Контейнерные классы также можно проверить на типы. Чтобы это сделать, мы должны определить новый тип, который будет представлять тип, содержащийся в классе. Ниже мы определяем для нашего контейнера тип T . Когда он будет содержать число, например Container(123) , T будет int ; когда же в нём будет строка, T будет str .

from typing import TypeVar, Dict, Any, Type, GenericT = TypeVar('T')class Container(Generic[T]): 
def __init__(self, value: T): 
self._value = valuedef get(self) -> T: 
return self._valuedef read_int_container(c: Container[int]) -> int: 
return c.get()def read_str_container(c: Container[str]) -> str: 
return c.get()# Это работает:
read_int_container(Container(123))
read_str_container(Container("hello"))# Это не пройдёт проверку mypy
# ошибка: аргумент 1 для "Container" имеет несовместимый тип "str"; ожидается "int"
read_int_container(Container("hello"))

Разные возвращаемые типы

А что, если функция возвращает разные типы в зависимости от типа вводного параметра? В данном случае простой, но ошибочный подход выглядел бы так:

from typing import Uniondef double(value: Union[int, str]) -> Union[int, str]: 
return value * 2reveal_type(double("a")) # Тип Union[int, str]
reveal_type(double(1)) # Тип Union[int, str]

Несмотря на верность того, что double возвращает int или str , это не является исчерпывающей правдой: эта функция возвращает int , когда её вводный параметр int , и str , когда параметр str .

Правильный же способ определения типа double будет несколько многословен.

from typing import Union, overloaddef double(value: Union[int, str]) -> Union[int, str]: 
return value * 2@overload
def better_double(value: int) -> int: 
pass@overload
def better_double(value: str) -> str: 
passdef better_double(value): 
return value * 2reveal_type(better_double("a")) # Тип str
reveal_type(better_double(1)) # Тип int

Решение сложностей при поиске типов

Модуль проверки типов будет искать тип в ближайшем пространстве имён. В последующем примере mypy подумает, что метод возвращает значения типа A.float , в то время, как на самом деле подразумевается возвращение им встроенного float .

class A: 
def float(self) -> float: 
return 1.0

Вам потребуется явно указать, что вы имеете в виду builtins.float .

import builtinsclass A: 
def float(self) -> builtins.float: 
return 1.0

Приведение типов

Если, несмотря на все ваши усилия, вы не можете добиться от модуля проверки верного вывода типа, можете утвердить его, используя cast .

from typing import cast, Listvalue = [130]value_float = cast(List[float], value)reveal_type(value_float) # Тип выведен как List[float]
value_float == [130] # Но это выражение по-прежнему верно

Используйте cast с осторожностью: очевидно, что так можно с лёгкостью внести сложноуловимые баги.

Последний выход: игнорирование ошибок

Если больше ничто не работает, можете добавить к строке комментарий # type: ignore , который отключит для неё проверку типов.

Перспективы типизации в Python

Проверка типов в Python продолжает совершенствоваться. Вот некоторые из возможностей, ожидаемых в ближайшем будущем:

Унифицированные коды ошибок во всех модулях проверки типов. Это позволит инструментам, вроде редакторов с лёгкостью интерпретировать ошибки типизации, независимо от используемого модуля проверки.

Меньше верблюжьего регистра и импортов: использование list[] вместо typing.List[int] .

Более сжатый синтаксис:

• int | float вместо Union[int, float]
• ?str = «» вместо Optional[str]

Какой модуль проверки мы используем в Tiqets?

Мы пользуемся mypy, который является эталонной реализацией и был лучшим инструментом на момент, когда мы начали использовать типизацию (тогда наша база кода имела ещё версию Python 2.7).

Существует также несколько интересных альтернативных реализаций:

• pyright (Microsoft) быстрее, но выполняется в node.js, а не в Python.
• pytype (Google) может выводить типы из неаннотированного кода. Если вам интересны подробности, ознакомьтесь с этим сравнением между mypy и pytype.
• pyre (Facebook) может выполнять инкрементную проверку.

Где следует добавлять типы?

Мы добавляем типы во всём коде.

Вы можете рассматривать их как определённый вид модульного тестирования. Они позволяют автоматически тестировать вводы и выводы кода. А так как они короче и находятся прямо в уточняемом ими коде, то и поддерживать их легче, чем модульные тесты.

Рассмотрите добавление типов везде, где бы вы добавляли модульные тесты.

Об авторе

Оскар Вилаплана является инженером ПО в Tiqets. Он ведёт технический блог этой компании и пишет в свободное время фантастику.

• 7 ошибок Python, от которых стоит немедленно избавиться
• 15 Python пакетов, которые нужно попробовать
• Избегайте этих нелепых ошибок при работе с Python

Модуль typing и аннотация типов в Python

Модуль typing, который добавлен в Python 3.5, предоставляет способ указания типов, что позволяет программам проверки статических типов и линтерам точно предсказывать ошибки.

Иногда разработчикам бывает сложно выяснить, что именно происходит в коде из-за того, что Python должен определять тип объектов во время выполнения.

Внешние средства проверки типов, например PyCharm IDE, не дают нужных результатов. Он правильно прогнозирует ошибки всего в 50% случаев, согласно доступной статистике.

Python решает эту проблему, вводя так называемуые подсказки типов (также известную как аннотация типов) – так он помогает внешним средствам проверки типов находить ошибки. Так разработчики могут указать тип используемого объекта (объектов) во время самой компиляции и убедиться, что средства проверки типов работают правильно.

Код Python становится читабельным и понятным для других пользователей!

Примечание: Фактически проверка типов во время компиляции не выполняется. Ошибки компиляции не будет, если фактический возвращенный объект не был того же типа, что и подсказка. Поэтому для выявления любых ошибок типов мы используем внешние средства проверки типов, к примеру mypy.

Требования

Для эффективного использования модуля typing и тестирования статического соответствия типов рекомендуется использовать программную проверку типов – линтер. Mypy одна из наиболее широко используемых программ для проверки, поэтому мы советуем вам установить ее прямо сейчас.

Для этого используйте команду:

pip3 install mypy

Вы можете запустить mypy для любого файла Python, чтобы проверить соответствие типов. Это делается так:

После устранения ошибок попробуйте запустить программу в обычном режиме, используя:

Теперь давайте попробуем использовать некоторые функции модуля.

Подсказки типа, или типовая аннотация

Типовая аннотация в функциях

Мы можем аннотировать функцию, чтобы указать ее возвращаемый тип и типы ее параметров.

def print_list(a: list) -> None: print(a)

Этот код сообщает средству проверки типов (у нас это mypy), что у нас есть функция print_list(), которая принимает list в качестве аргумента и возвращает None.

def print_list(a: list) -> None: print(a) print_list([1, 2, 3]) print_list(1)

Сначала давайте запустим это в mypy:

vijay@JournalDev:~ $ mypy printlist.py printlist.py:5: error: Argument 1 to "print_list" has incompatible type "int"; expected "List[Any]" Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

Поскольку строка № 5 имеет аргумент int, а не list, мы получаем ошибку.

Аннотация типов в переменных

Начиная с Python 3.6, мы также можем аннотировать типы переменных. Но если вы хотите, чтобы тип переменной изменился до возврата из функции, то делать это не обязательно.

# Annotates 'radius' to be a float radius: float = 1.5 # We can annotate a variable without assigning a value! sample: int # Annotates 'area' to return a float def area(r: float) -> float: return 3.1415 * r * r print(area(radius)) # Print all annotations of the function using # the '__annotations__' dictionary print('Dictionary of Annotations for area():', area.__annotations__)

vijay@JournalDev: ~ $ mypy find_area.py && python find_area.py Success: no issues found in 1 source file 7.068375 Dictionary of Annotations for area(): , 'return': >

Это рекомендуемый способ использования mypy: сначала предоставляем аннотации типов, а уже потом применяем средство проверки типов.

Псевдонимы типов

Модуль typing предоставляет нам псевдонимы типов. Чтобы определить такой псевдоним, присвойте его типу.

from typing import List # Vector is a list of float values Vector = List[float] def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector: return [scalar * num for num in vector]

В результате получится:

vijay@JournalDev: ~ $ mypy vector_scale.py && python vector_scale.py Success: no issues found in 1 source file [2.0, 4.0, 6.0]

В фрагменте выше Vector — это псевдоним, обозначающий список значений с плавающей запятой. Приведенная выше программа может вывести подсказку для псевдонима.

Полный список допустимых псевдонимов приведен здесь .

Теперь давайте рассмотрим еще один пример, который проверяет каждую пару “ключ:значение” на соответствие формату name:email.

from typing import Dict import re # Create an alias called 'ContactDict' ContactDict = Dict[str, str] def check_if_valid(contacts: ContactDict) -> bool: for name, email in contacts.items(): # Check if name and email are strings if (not isinstance(name, str)) or (not isinstance(email, str)): return False # Check for email xxx@yyy.zzz if not re.match(r"[a-zA-Z0-9\._\+-]+@[a-zA-Z0-9\._-]+\.[a-zA-Z]+$", email): return False return True print(check_if_valid()) print(check_if_valid())

Вывод mypy будет выглядеть так:

vijay@JournalDev:~ $ mypy validcontacts.py validcontacts.py:19: error: Dict entry 1 has incompatible type "int": "str"; expected "str": "str" Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

Поскольку параметр name в нашем втором словаре является целым числом (123), то здесь мы получаем статическую ошибку времени компиляции в mypy. Таким образом, псевдонимы — это еще один способ обеспечить точную проверку типов из mypy.

Создание пользовательских типов данных с помощью NewType()

Для создания новых пользовательских типов мы можем использовать функцию NewType().

from typing import NewType # Create a new user type called 'StudentID' that consists of # an integer StudentID = NewType('StudentID', int) sample_id = StudentID(100)

Средство проверки типов будет рассматривать новый тип, как если бы он был подклассом исходного. Это помогает находить логические ошибки.

from typing import NewType # Create a new user type called 'StudentID' StudentID = NewType('StudentID', int) def get_student_name(stud_id: StudentID) -> str: return str(input(f'Enter username for ID #:\n')) stud_a = get_student_name(StudentID(100)) print(stud_a) # This is incorrect!! stud_b = get_student_name(-1) print(stud_b)

Вывод mypy будет иметь следующий вид:

vijay@JournalDev:~ $ mypy studentnames.py studentnames.py:13: error: Argument 1 to "get_student_name" has incompatible type "int"; expected "StudentID" Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

Тип Any

Any – это особый тип, который сообщает другим инструментам проверки типов (в нашем случае mypy), что каждый тип совместим с этим ключевым словом.

Рассмотрим нашу старую функцию print_list(), которая теперь принимает аргументы любого типа.

from typing import Any def print_list(a: Any) -> None: print(a) print_list([1, 2, 3]) print_list(1)

Теперь при запуске mypy ошибок не будет.

vijay@JournalDev:~ $ mypy printlist.py && python printlist.py Success: no issues found in 1 source file [1, 2, 3] 1

Все функции без возвращаемого типа значения или параметров будут по умолчанию использовать Any.

def foo(bar): return bar # A static type checker will treat the above # as having the same signature as: def foo(bar: Any) -> Any: return bar

То есть, тип Any можно использовать, чтобы смешивать статически и динамически типизированный код.

Заключение

В этой статье мы разобрались с модулем typing в Python, который очень полезен в контексте проверки типов. Он позволяет внешним средствам проверки типов, таким как mypy, точно сообщать обо всех ошибках.

Это дает нам возможность писать статически типизированный код на Python, который является языком с динамической типизацией.

Указание нескольких типов возвращаемых значений в Python с использованием type hints

Одной из распространенных проблем, с которой сталкиваются начинающие разработчики на Python, является указание различных типов возвращаемых значений функции при использовании подсказок типов. В Python функция может возвращать значения разного типа, в зависимости от условий внутри функции. Например, функция может возвращать список ( list ) или логическое значение ( bool ), в зависимости от того, выполняется ли определенное условие.

Вот пример такой функции:

def example_function(id): if isinstance(id, int): return [id] else: return False

В этом случае, как указать типы возвращаемых значений функции при использовании подсказок типов? Просто указать list or bool не сработает, потому что Python не будет понимать такой записи.

Решение этой проблемы предлагает модуль typing в Python, который предоставляет специальный класс Union для указания нескольких возможных типов возвращаемых значений. Этот класс позволяет объединить несколько типов в один с использованием оператора , (запятая).

Вот как это работает:

from typing import Union def example_function(id) -> Union[list, bool]: if isinstance(id, int): return [id] else: return False

В приведенном выше примере Union[list, bool] означает, что функция example_function может возвращать значения типа list или bool .

Таким образом, с помощью подсказок типов и класса Union из модуля typing , можно эффективно указать несколько возможных типов возвращаемых значений функции в Python.