类型注解,顾名思义,就是在代码中为变量、函数参数及返回值等添加类型信息的一种方式。这并不是强制性的,Python依然保持着动态类型的特性,但通过类型提示(Type Hints) ,开发者可以明确地表达出预期的数据类型。比如,def greet(name: str) -> None:表示greet函数期望接收一个字符串类型的参数name,并且不返回任何值...
dict的泛型(generic)版本,用于注解(annotate)返回类型。注解参数时,最好使用抽象集合类型(abstract collection type)。 Dict与dict之间没有真正的区别,但是Dict是泛型类型,它允许你指定key和value的类型,使其更加灵活。 示例代码: from typing import Dict def func(x: str) -> Dict[str, int]: data: Dict[str...
3.1 内置类型 输出: 传入数字: 6 传入字符串: ab 当函数加上注解时,可以看出当传入不对的类型时,IDE会给出提示,但是代码还是可以正常运行的。 特别要强调的是,Python 解释器并不会因为这些注解而提供额外的校验,这些类型注解加不加,对代码来说没有任何影响,一样可以正常运行. 3.2 自定义类 # --- 定义类 ...
"""ide中的提示功能-类型检查: setting-搜索ty pe checker 可以修改提示级别,默认warning""" """用法三:指定自定义类型""" # class Student: # name:str # age:int # # def get_stu(name:str)->Student: # return Student() """静态代码检查安装mypy""" """类型注解总结: 1、增强代码可读性 2、...
1. 定义自定义注解函数 首先,定义一个自定义注解函数,接受一个函数作为参数,然后返回一个新函数: defmy_decorator(func):# 这是一个自定义注解的外壳defwrapper():# 在调用原始函数之前,可以添加一些自定义的行为print("执行注解前的逻辑")func()# 调用原始函数print("执行注解后的逻辑")returnwrapper ...
在前面我们介绍了许多种Python的内置类型,也介绍了如何自定义类型,但是我们在声明变量的时候都没有声明它的类型,只有在变量运行的时候,根据变量的赋值才能确定变量的类型。 Python因为这种特性,我们把它称为动态类型语言(或者叫弱类型语言),因为它只有在执行的时候,才能确定变量的类型。动态类型语言有很多优势,但是也有...
1、在已知类型的情况下,IDE是会进行补全提示的 但是在未知的类型情况下,是没有提示的,因为IDE无法推断出类型 2、又或者当我们调用方法,进行传参的时候(快捷键ctrl + p弹出提示): 但是自定义的方法可能会不知道 因为PyCharm无法通过代码确定应传入什么类型,我们需要使用类型注解 ...
在下面的代码中 , 定义了 add 函数 , 为该函数的两个形参 x , y 设置 int 类型注解 ; 代码语言:javascript 复制 # 函数形参 设置 类型注解 defadd(x:int,y:int): 代码示例 : 代码语言:javascript 复制 """ 类型注解 代码示例""" # 函数形参 设置 类型注解 ...
集合、元组或是自定义的可迭代对应同理。 如果要注解字典呢? 可以用如下方法: fromtypingimportDict my_dict:Dict[int,str] 这表示my_dict是一个键类型为int,值类型为str的字典。 注解可调用对象# 预期特定签名回调函数的框架可以用Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]实现类型提示。