步骤1:定义函数 首先,我们需要定义一个函数,例如: defadd(x:int,y:int)->int:returnx+y 1. 2. 这里,x: int表示参数x的类型为整数,y: int表示参数y的类型为整数,-> int表示函数返回值的类型为整数。 步骤2:添加参数类型注释 在Python中,可以使用注释的方式来标注函数的参数类型。例如,在上面的add函数中...
④换而言之,,注释对python解释器没有任何意义, 只是为了方便使用函数的人。 指定传入参数的数据类型为any 若声明某函数时指定函数传入参数的数据类型为any,则调用该函数时该参数的参数类型可以为任意类型。 代码如下: defdemo(name: any, age:'int > 0'= 20) -> str:#->str 表示该函数的返回值是str类型的...
注释:被Python忽略 空白行跳过 print()函数:显示传递给他的值 函数:程序中最小的程序 函数的组成:函数名---括号---参数---括号 参数(实参):传递给函数的值。(实际参数) input()函数:让用户输入值 len()函数:获取字符串值并返回字符串长度的整数值 str(), int()和float()函数:转换值的数据类型 0 参...
在官方文档指明.__annotations__是函数的参数注释和返回值注释: 所以打印出Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>} 其实并没有指定类型 只是写函数的人提醒用函数的人最好传什么类型的参数,因为最后需要两个参数进行字符串拼接; 当然,也可以直接写字符串...
但是,两者的差别是很大的:Rust是强类型的语言,所以会对传入函数的参数做类型检查,参数类型不匹配则会编译错误;而Python是弱类型语言,函数参数类型的声明只是起到类似注释的作用,在调用函数的时候,并不会对传入函数的参数做类型检查。 Python的弱类型确实会给编写代码带来很多便利,但是当代码规模逐渐变大的时候,没有明...
正如@MisterMiyagi 所暗示的,对于函数中的这些类型注释,没有基于PEP 的官方编码风格。 话虽这么说,在尝试了一些不同的选项之后,我意识到选项 2 和 3 会在一些 python 代码格式化程序中产生一些小问题(例如:jupyter笔记本中函数的代码折叠),因为结尾中缺少缩进)。因此,为了寻求最高的可读性,我最终使用了类似于选项...
④换而言之,,注释对python解释器没有任何意义, 只是为了方便使用函数的人。 指定传入参数的数据类型为any 若声明某函数时指定函数传入参数的数据类型为any,则调用该函数时该参数的参数类型可以为任意类型。 代码如下: def demo(name: any, age: 'int > 0' = 20) -> str: # ->str 表示该函数的返回值是st...
解释:demo函数的参数注解存放在 __annotations__ 字典中。 运行结果: {'name':, 'age': 'int > 0', 'return':} 1、typing介绍 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的类型或者返回值的类型,这样会导致我们在写完代码一段时间后回过头再看代码,忘记了自己写的函数需要传什么类型的参数,...
Python函数参数有冒号声明后有-箭头返回值注释参数类型注释在python3.7 环境下函数声明时能在参数后加冒号，如图：1 def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str :2 print("Annotations:", f.__annotations__)3 print("Arguments:", ham, eggs)4 return ham + ' and ' + eggs 5 6 p...