from typing import Type def process_type(t: Type[str]) -> None: print(t) process_type(str) # 输出: <class 'str'> 在上述示例中,Type[str]用于注解函数process_type的参数类型,说明函数接受一个类型为str的参数。通过在调用process_type函数时传入str作为参数,可以在函数内部获取到该类型的Type对象。
def double_or_square(number: Union[int, float]) -> Union[int, float]: if isinstance(number, int): return number * 2 else: return number ** 2 c. Optional 类型 Optional表示参数可以是指定类型或者None。 from typing import Optional def greet(name: Optional[str]) -> str: if name: return...
Python的typing包是从Python 3.5版本引入的标准库,它提供了类型提示和类型注解的功能,用于对代码进行静态类型检查和类型推断。typing模块中定义了多种类型和泛型,以帮助开发者代码的可读性、可维护性和可靠性。 typing的作用 typing包的主要功能如下: 类型注解:typing包提供了多种用于类型注解的工具,包括基本类型(如int...
Python的typing包是从Python 3.5版本引入的标准库,它提供了类型提示和类型注解的功能,用于对代码进行静态类型检查和类型推断。typing模块中定义了多种类型和泛型,以帮助开发者代码的可读性、可维护性和可靠性。 typing的作用 typing包的主要功能如下: 类型注解:typing包提供了多种用于类型注解的工具,包括基本类型(如int...
fromtypingimportUniondefdouble_or_square(number:Union[int,float])->Union[int,float]:ifisinstance(number,int):returnnumber*2else:returnnumber**2 c. Optional 类型 Optional表示参数可以是指定类型或者None。 fromtypingimportOptionaldefgreet(name:Optional[str])->str:ifname:returnf"Hello,{name}!"else:...
请注意,None作为类型提示是一种特殊情况,并且由type(None)取代,这是因为None是一个存在于解释器中的单例对象。 2. NewType 使用NewType辅助函数创建不同的类型,静态类型检查器会将新类型视为它是原始类型的子类。 fromtypingimportNewType UserId=NewType('UserId',int)defget_user_name(user_id:UserId)->str...
但是, 类型注解语法传入的类型表述有限, 不能说明复杂的类型组成情况, 因此引入了typing模块, 用来实现复杂的类型表述。 Python类型注解 在声明变量类型时,变量后方紧跟一个冒号,冒号后面再跟上变量的类型. 如果变量有默认值,可以在后面加上等号以及等号右边的默认值。
目前typing 模块也已经被加入到 Python 标准库中,不需要安装第三方模块,我们就可以直接使用了。 typing 下面我们再来详细看下 typing 模块的具体用法,这里主要会介绍一些常用的注解类型,如 List、Tuple、Dict、Sequence 等等,了解了每个类型的具体使用方法,我们可以得心应手的对任何变量进行声明了。
typing.Optional 可选类型 Optional[X] 等价于 Union[X, None] 请注意,这与可选参数的概念不同,后者是默认参数,具有默认值的可选参数Optional 仅在其类型注释中不需要限定符,因为它是可选的。 例如: def foo(arg: int = 0) -> None: ...
def test(a: str or int) -> str or int: return a**2 这里的 or 写法看着非常不舒服,所以在 Python 3.5 的时候引入了 typing 模块,推荐使用 Uinon 的写法: 代码语言:txt 复制 from typing import Union def test(a: Union[str, int]) -> Union[str, int]: ...