python – PEP-484类型带有自己类型的注释
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PEP-484为类型注释提供语义.
这些都非常适合a)文档和b)IDE的帮助.它们不太适合代码优化.
例如,遗憾的是,不能使用Cython的PEP 484注释
https://groups.google.com/d/msg/cython-users/DHcbk78rDec/6-b5XtCRGBEJ
或者使用Numba,后者使用自己的注释格式,如“float64(int32,int32)”这样的字符串形式
http://numba.pydata.org/numba-doc/0.24.0/reference/types.html
我如何在PEP 484的框架内使用我自己的类型工作?
我明确地不想破坏PEP-484语义,而是用附加信息扩充现有类型
对我自己的类型检查器可见,但对任何符合PEP-484的类型检查器或IDE都不可见.
以下是否会在PEP-484语义中解释为List [int]?
class Int32(int): pass
x = [1] # type: List[Int32]
这样一个更奇特的类型怎么样?
def combine(typeA, typeB):
class X(typeA, typeB): pass
return X
class Metre(): pass
# is y an 'int' to PEP-484 typecheckers?
y = 1 # type: combine(Int32, Metre)
对于类型解析和类型检查,库有什么建议可以使用类型提示吗?
解决方法:
从Python 3.5开始,我们不仅拥有PEP 483,PEP 484,还拥有实现它的typing module.
为了完整理解,您可能需要阅读这3个文档.但对于您的具体情况,简短的回答是,在PEP484领域,您可以通过4种方式使用自己的类型:
>只使用自己的类型进行注释,
>创建type aliases,
>使用NewType,或
>使用own generic types
如果您寻求的是最重要的:
additional information visible to my own type checker, but invisible to any PEP-484 conforming type checker
然后第二种方法就是这样.如果你这样做:
Int32 = int
Int64 = int
x = 0 # type: Int32
y = 0 # type: Int64
然后Int32和Int64在PEP484领域是相同的,但你可以通过使用社区维护的typed-ast module查看代码的AST(抽象语法树)来添加一些额外的检查.该模块除了代码之外还解析类型注释,所以你可以读取使用的确切注释,从而获得x和y的一些其他类型信息.
并且,如果不可见不是第一优先,那么:
>而不是类Int32(int):传递我宁愿做typing.NewType(‘Int32’,int),和
>而不是组合(Int32,Meter)我会使用typing.Union [Int32,Meter].
即
Int32 = typing.NewType('Int32', int)
class Metre:
pass
x = [Int32(1)] # type: List[Int32]
y = Int32(1) # type: typing.Union[Int32, Metre]
print(x[0] + 1) # ok, since Int32 is still int
y = Metre() # ok, since y can be Int32 or Metre
在上面的代码中,您可以运行社区维护的static type-checker mypy.
typed-ast和mypy现在(2016年)都处于非常活跃的发展阶段.并非一切都按预期工作,但据我所知,它们已经足够用于许多用例,而且似乎没有其他选择.
内容总结
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