# Optional[str]是在type hint的层面说明这个参数是一个可选参数,但它并不能让该参数变成一个可选参数。 # 例如:# def show_count(count: int, singular: str, plural: Optional[str]) -> str: # 在这个声明中,type hint说明plural是一个可选参数,但它实际上并不是,不满足Python对
可选import(Optional) from typing import Optional def accept_task(task_id: int) -> None: task_type: Optional[str] #这两种可选写法都ok task_type: str | None #这两种可选写法都ok if is_side_task(task_id): task_type = "Side Task" else: task_type = None 条件import(TYPE_CHECKING) 原...
task_type:Union[str,int]ifis_side_task(task_id): task_type ="Side Task"else: task_type =1 可选import(Optional)# Copy fromtypingimportOptionaldefaccept_task(task_id:int) ->None: task_type:Optional[str]#这两种可选写法都oktask_type:str|None#这两种可选写法都okifis_side_task(task_id):...
由于Python属于动态类型语言,所以只有在运行代码的时候才能够知道变量类型,而这往往会让我们在调用其他人的代码,或者自己很久以前(昨天)写的代码时传入错误的变量类型,导致bug产生。 所以在Python3.5的时候开始引入了类型标注(Type Hint),让我们能够显式地标注变量类型。 类型标注的优点 下面就是一个简单的带有类型标注...
所以在Python3.5的时候开始引入了类型标注(Type Hint),让我们能够显式地标注变量类型。 类型标注的优点 下面就是一个简单的带有类型标注的函数: 进行类型标注之后,有什么优点呢? 函数的可读性会增强。 使用这个函数时,IDE会显示这个函数的输入参数跟输出值是什么类型。
所以在Python3.5的时候开始引入了类型标注(Type Hint),让我们能够显式地标注类型。经过后续版本更新,现在Python中的类型标注功能已经慢慢完善起来。 注意:在Python中添加类型标注静静是在语法层面,对代码的运行没有影响,Python解释器在执行代码的时候会忽略类型提示。
task_type: Union[str, int] if is_side_task(task_id): task_type = "Side Task" else: task_type = 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 可选import(Optional) from typing import Optional def accept_task(task_id: int) -> None: task_type: Optional[str] #这两种可选写法都ok ...
left: Optional[Node] right: Optional[Node] 这段代码实际上很简单对吧,一个标准的二叉树节点的描述,但是放在 PEP 484 中,这段代码暴露出两个问题 无法对变量进行标注。如同我前面所说的一样,PEP 484 本质上是 PEP 3107 的一个扩展,这个时候 hint 的...
有了类型提示(Type Hints),在调用函数时就可以告诉你需要传递哪些参数类型;以及需要扩展/修改函数时,也会告诉你输入和输出所需要的数据类型。 例如,想象一下以下这个发送请求的函数, defsend_request(request_data : Any, headers: Optional[Dict[str, str]], ...
可能是因为 type hint 记法是在之前的 function annotation 基础上扩展而来的，而 function annotation 并...