介绍Python类型提示及其应用。类型提示可增强代码可读性，帮助检测错误，提供更好的IDE支持。通过使用typing模块，可以扩展Python的类型提示功能，编写更高质量的代码。
使用类型提示的原因
Python 的动态类型特质使其与静态类型语言（如 C/C++ 和 Java）有所不同。静态类型语言中，我们必须先使用特定类型显式声明变量，然后才能为变量赋值。在C/C++/Java 程序运行过程中，变量只能保存预定类型的数据。
然而，Python 作为动态类型语言，始终为我们提供了无需显式声明变量类型的灵活性。以下是在 Python 交互式 shell或脚本中可以使用的示例：
# 定义变量
x = 10
print(type(x)) # 输出:
# 现在将一个字符串分配给同一个变量
x = "Hello, World!"
print(type(x)) # 输出:
# 现在为同一变量指定一个浮点值
x = 3.14
print(type(x)) # 输出:
# 现在为同一变量分配一个列表
x = [1, 2, 3]
print(type(x)) # 输出: 在上述例子中，x从整数(int)开始，然后变成字符串(str)，接着是浮点数(float)，最后是列表(list)。我们每次使用type()函数打印x的类型。
虽然这种做法具有一定的优点，但是也可能会产生潜在的错误和误解，尤其是在处理大型代码库或与团队协作时。例如：
def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2)) # 输出: 3
print(add("Hello, ", "World!")) # 输出: Hello, World!
print(add(1, "2")) # 引发类型错误为了提高代码的可读性并防止某些类型的错误，Python 3.5 引入了称为‘类型提示’的可选功能。
Python 类型提示是什么？
类型提示是Python中的一种机制，用于指出函数参数和返回值的预期类型。它们有助于进行静态类型检查，可以使用诸如Mypy、Pyright或Pytype等工具进行静态类型检查。类型提示不是由Python解释器本身强制执行的，这意味着它们不会影响程序的实际运行时行为。
以下是一个带有类型提示的函数示例：
def greet(name: str) -> str:
return 'Hello, ' + name在此示例中，name:str是一个类型提示，表明名称应为字符串，而->str则是一个类型提示，指出函数应返回字符串。
Python 的类型提示可以利用所有标准数据类型，以及从模块中导入定义的数据类型，以及用户创建的自定义类型（如示例 1-5 中所示）。这些类型提示可以在各种上下文应用，包括全局变量、函数和方法中的参数，以及这些函数和方法中的局部变量。
类型提示的好处
增强了代码的可读性
类型提示使代码更明确、更易理解。它们标明了函数参数和返回值的类型，从而令函数的使用方式更易理解。
错误检测
您可以使用 Mypy、Pyright 或 Pytype 等工具根据类型提示执行静态类型检查。这些工具可以在运行代码之前捕获与类型相关的潜在错误。例如：
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
# 这将引发类型检查错误，因为'2'是字符串，而不是整数。
result = add(1, '2')更好地支持 IDE
许多 IDE 和编辑器（如 PyCharm 或 Visual Studio Code）可以利用类型提示为您提供更好的代码补全和其他类型的智能帮助功能。
自我记录代码
类型提示能作为 Python 解释器检查的一种文档形式。这有助于使文档与代码保持同步。例如：
def connect(host: str, port: int, timeout: float = 1.0) -> Connection:
"""连接到给定的主机和端口。"""
# 实施在这个函数签名中，我们可以观察到connect函数需要一个字符串类型的主机、一个整数类型的端口和一个可选的浮点数类型的超时（默认为1.0），并会返回一个Connection对象。任何阅读代码的人，以及任何理解Python类型提示的工具，都可以使用这些信息。
typing模块
typing模块是Python标准库中相对较新添加的模块，它通过提供一组特殊的数据类型：列表、元组和字典，来扩展Python的类型提示功能。
其中的每一个都对应于Python内部的一种类型：列表、元组和字典。虽然Python的内置集合可以容纳任何类型的项，但typing模块允许指定集合中包含的项类型，从而提供了更详细、信息量更大的类型提示。
例如：
>>> list_1: list = ["Tony", 2, 1.5E2, True]
>>> import typing
>>> list_2: typing.List[float] = [10, 2.50, 4.2E-3]在以上内容中，list_1是一个标准列表，能容纳各种类型的元素。另一方面，list_2是typing.List类型的，应仅包含浮点数类型的元素。但是，如果无错误地追加了nonfloat类型的对象，则Python运行时会忽略此提示：
>>> l2.append("test")
[10, 2.5, 0.0042, 'test']typing模块的主要功能
- 类型提示：为变量和函数参数指定预期类型。
- 泛型类型：用参数定义类型，如List[int]。
- 类型别名：为复杂类型创建别名以提高可读性。
- 函数重载：定义函数的多种调用方式。
- 类型检查：静态类型检查程序可以使用提示来验证类型的正确性。
最佳实践
在Python中，有效地使用typing模块能极大地增强代码的可读性、可维护性和健壮性。以下是利用这一强大功能的一些最佳实践：
- 从公共接口入手：首先为模块或类的公共接口添加类型提示，这些接口是代码的其他部分或外部用户要使用的函数、方法和类。
- 挑选特定类型：若可能，挑选特定类型，而非通用类型。例如，首选List[int]，别选择List，或者首选Dict[str，float]，别选Dict。这种独特性提供了更清晰的对函数预期和返回的指导，因此使静态类型分析器能更好地进行错误检查。
为复杂类型创建类型别名：对于复杂或频繁使用的类型，请使用TypeVar和NewType函数创建类型别名。这不仅提升了可读性，而且使得日后重构或更改类型更方便。
from typing import List, TypeVar
UserId = NewType('UserId', int)
Vector = TypeVar('Vector', List[float], List[int])- 逐步实行类型提示：Python 的类型系统设计的目标是渐进式的。您不用一次性注释所有代码。可以从最关键的部分开始，逐步增加覆盖范围。在大型现有代码库中，这种方法更加可行，因为在这些代码库中立即进行全面检修是不切实际的。
- 对可为 null 的类型使用 Optional：当变量可能为 None 时，显式将其标记为 Optional。这种做法清楚地说明该变量可以具有 None 值，并强制您在代码中处理这种情况，因此可以防止看似合理却可能引起 NoneType错误的情况出现。
from typing import Optional
def function(arg: Optional[int]) -> None:
...- 利用类型检查工具：将 mypy 或 pyright 等工具中的类型检查纳入您的开发工作流程。将这些检查作为持续集成流程的一部分运行，以便在类型错误进入生产环境之前将其捕获。
总结
本文主要介绍了Python中的类型提示的概念、使用原因以及如何利用其优势。类型提示可明确代码意图、增强代码可读性、以及在运行代码之前捕获类型相关错误。typing模块则进一步扩展了Python的类型提示功能，可以指定集合中的项类型，从而提供更详细、更丰富的类型提示。通过有效地使用本文所述技术，可以大大提高代码的可读性、可维护性和健壮性。
