Python是一门弱类型的语言，很多时候我们可能不清楚函数参数类型或者返回值类型，很有可能导致一些类型没有指定方法，typing模块可以很好的解决这个问题。下面通过本文给大家介绍python使用typing模块加强代码的可读性，感兴趣的朋友一起看看吧
一、需求描述
没有类型提示的编程，总觉得不太方便，好在python3.5以后内置了typing模块。
typing模块会对函数和变量类型进行注解。
但是Python 运行时不强制执行函数和变量类型注解，但这些注解可用于类型检查器、IDE、静态检查器等第三方工具。
官方网址：
typing --- 类型提示支持 — Python 3.10.1 文档
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/typing.html
二、实战演练
1、体验注解功能
如下所示，定义变量类型而不赋值，那么在赋值的时候就会有相应的提示，但运行不报错
from typing import AbstractSet from typing import Dict from typing import Generator from typing import List from typing import Mapping from typing import Optional from typing import Tuple from typing import TypeVar from typing import Union list_001:List[int] list_001 = 123
2、List和Dict的使用
# List的使用 def test_List(num: int) -> List[int]: return [num, bool(num), str(num)] # 只要有一个符合指定类型，就不会给出提示信息 # Dict的使用 def test_Dict(num: int) -> Dict[str,int]: # return {"num": "num", 1: "str(num)", "str(num)": 1} # 只要有一个符合指定类型，就不会给出提示信息 # return {1: 3} # 如果是key是1，则会出现提示key应该是str # return {"1":3} print(test_Dict(5))
3、Union的使用
# List的使用 def test_List(num: int) -> [int or str or bool]: return [num, bool(num), str(num)] # 只要有一个符合指定类型，就不会给出提示信息 # Dict和Union的使用 def test_Dict(num: int) -> Dict[str,Union[int, str, bool]]: # return {"num": "num", 1: "str(num)", "str(num)": 1} # 只要有一个符合指定类型，就不会给出提示信息 # return {1: 3} # 如果是key是1，则会出现提示key应该是str # return {"1":3} print(test_List(1)) print(test_Dict(5))
4、Optional的使用
这个参数可以为空或已经声明的类型，即 Optional[X] 等价于 Union[X, None]
# Dict和Optional的使用 def test_Dict(num: int) -> Dict[str,Optional[str]]: # return {"num": "num", 1: "str(num)", "str(num)": 1} # 只要有一个符合指定类型，就不会给出提示信息 # return {1: 3} # 如果是key是1，则会出现提示key应该是str # return {"1":3} def test_Dict01(num: int) -> Dict[str,Optional[int]]: # return {"1":None}5、Tuple的使用
与列表一致，元组泛型要求每个位置的类型要一一对应
# Optional的使用 def test_Dict(num: int) -> Dict[int,Tuple[int,int]]: # return {1:(1,2)} # return {1:(1)} # 非一一对应的时候会给出提示到此这篇关于python:使用typing模块加强代码的可读性的文章就介绍到这了,更多相关python typing模块加强代码内容请搜索0133技术站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持0133技术站！
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