介绍几款 Python 类型检查工具
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了介绍几款 Python 类型检查工具，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3850字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
微软在 Github 上开源了一个 Python 静态类型检查工具：pyright ，引起了社区内的多方关注。
微软在开源项目上的参与力度是越来越大了，不说收购 Github 这种大的战略野心，只说它家开源的 VS Code 编辑器，在猿界已经割粉无数，连我们 Python 圈的红人 Kenneth Reitz （多个开源项目的作者，包括 requests、requests-html、responder等）都对它赞不绝口。
如今开源的 Pyright ，口碑还不错，那我们就来看看它有啥本事，顺便再介绍其它几款类型检查工具。
众所周知，Python 是一门动态类型语言，在运行期才知道变量的实际类型。这本就是动态语言的特色，然而在团队合作或大型项目上，维护的代价也不可避免，俗话说的是：“动态一时爽，重构火葬场 ”。
早在 2006 年的 PEP-3107，Python 就推出了函数注解的功能，最终落在 3.0 版本实现。而到了 3.5 版本，Python 继续引入了静态类型检查的语法（即 PEP-484，type hints）。2014 年的 PEP-483 更是以《The Theory of Type Hints》为题，做出了理论上的归纳。后来，又陆续提出了 PEP-526、PEP-544，类型检查的规范逐渐丰富。
类型检查的好处是及早检查，提前发现类型的错误，增强代码的一致性与可维护性。（还有防止脱发，喵）
# 不加检查
def greeting(name):
return 'Hello ' + name
# 添加检查
def greeting(name: str) -> str:
return 'Hello ' + name
复制代码
如上例所示，增加检查后，可以在编译期就判断入参和返回值是否是字符串类型。
在微软推出 pyright 之前，主流的静态检查工具有三款：官方的mypy 、Google 出的pytype 、Facebook 出的pyre-check 。三足鼎立的局面要被打破了。
pyright 的文档宣称它有如下特点：
- 速度快。相较于 mypy 及其它用 Python 写的检查工具，它的速度是 5 倍甚至更多。
- 不依赖 Python 环境。它用 TypeScript 写成，运行于 node 上，不依赖 Python 环境或第三方包。
- 可配置性强。支持自由地配置，支持指定不同的运行环境（PYTHONPATH 设置、Python 版本、平台目标）。
- 检查项齐全。支持类型检查及其它语法项的检查（如 PEP-484、PEP-526、PEP-544），以及函数返回值、类变量、全局变量的检查，甚至可以检查条件循环语句
- 命令行工具。它包含两个 VS Code 插件：一个命令行工具和一个语言服务器协议（Language Server Protocol）
- 内置 Stubs 。使用的是
Typeshed的副本。（注：使用静态的 pyi 文件，检查内置模块、标准库和三方件 ） - 语言服务特性。悬停提示信息、符号定义的跳转、实时的编辑反馈
就此而言，不可谓不强大。事实上，pyright 是“站在了巨人的肩膀上”，它的各项功能似乎都继承自其它几位前辈。
接着看官方的 mypy ，它由“Python 之父” Guido van Rossum 亲自参与开发，是最主流的选择，推出得早，用户基数大，文档与社区经验也最丰富。
在集成 IDE 方面，所有主流的编辑器都支持：PyCharm、Vim、Emacs、Sublime Text、VS Code、Atom…在业界经验上，Instagram 和 Dropbox 的项目从 py2 迁移到 py3 ，就是用的它来做保障。
接着看谷歌的 pytype ，据文档描述，它可以：
- 标记常见错误，如拼写错误、函数调用错误
- 加强自定义的类型注解
- 支持对 pyi 文件生成类型注解
查看文档，我发现它有个功能还挺人性化的，即“错误降噪 ”，对于那些不必修改的错误，可以添加注释，来消除类型检查。
此外，还有一个考虑也不错，为了写类型检查，模块中可能会额外引入其它的模块，对于后者，pytype 有办法隐藏它，只在做类型检查时才加载。
最后，要介绍的是脸书的 pyre-check，它是去年开源的，也曾收获一片好评（说不定正是因为它，微软才上马了 pyright 项目也说不定）。
基本的功能点大同小异，不过它也是有亮点的。pyre-check 可集成Watchman 模块，该“观察者”会监听代码文件，跟踪所做的修改。微软的 pyright 有个 watch 模式，应该是吸收了这点，而且更加好用（因为不需要额外安装 Watchman 和其它依赖）。
pyre-check 还有个亮点，它有个query 参数，可以对源码做局部区域性的检查，例如查询某行中一个表达式的类型、查询一个类的全部方法并返回成列表，等等，这样可以避免做全面的检查。
4 种类型检查工具介绍完毕，下面是一份概要对比：
至于它们的性能如何，是否真如 pyright 所说，它的速度是其它几个的 5 倍呢？感兴趣的同学们可以去试试。有什么使用体会，欢迎留言
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内容总结
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