一个被忽略的语法细节，却能提升你的Python代码质量

Python 中数据类型的问题

Python是一种动态类型编程语言，变量的类型是在运行时分配的，无需在赋值之前定义特定类型。

a = 5

变量 a 被赋值为 5，在此之前，无需声明 a 存储整数，直接将 5 赋值给 a。

def add(a, b):
  return a+b

print(add(4, 5))           # 9
print(add(4.0, 5.0))       # 9.0
print(add('hi', 'world'))  # hiworld
print(add([1,2], [3,4]))   # [1, 2, 3, 4]

add 接收两个变量 a 和 b 并返回 a+b。但 a 和 b 应该是什么数据类型呢？

• 如果我们输入整数，就会得到一个整数
• 如果传入浮点数，我们得到一个浮点数
• 如果传入字符串，我们得到一个字符串
• 如果我们传入列表，我们得到一个列表

Python并不在乎你传入a和b的参数。如果出现错误，你需要自己解决。尽管如此，类型提示可能会有所帮助。

类型提示介绍

在 Python 中，类型提示是可选的。如果不使用它们，Python 也能正常运行。然而，对于其他开发者来说，类型提示能让我们的代码更易读。

def add(a: int, b: int) -> int:
  return a + b

在 a 和 b 后面加上 : int ，在函数结尾 ) 后面加上 -> int 是类型提示，指示函数的参数和返回类型。

• a 应该是整数
• b 也应该是一个整数
• 函数的返回值也应该是整数

类型提示并非强制数据类型，而是为了提示而存在的，这一点需要注意。

def add(a: int, b: int) -> int:
  return a + b

print(add(4, 5))           # 9
print(add(4.0, 5.0))       # 9.0
print(add('hi', 'world'))  # hiworld

我们可以在 a 和 b 中传递浮点数或字符串，Python 不限制，允许代码运行。类型提示的主要目的是指导其他开发者阅读我们的代码时，明确数据类型应当为何。

类型提示的一些优势

• 开发人员能够迅速确定函数或方法应使用的数据类型
• 其他开发人员能够快速了解函数或方法应返回的数据类型
• 减少了变量数据类型的猜测和确认的时间
• 提高了代码的整体可读性

尽管类型提示是可选的，但它是编写优秀可读代码的必备条件。

虽然仅仅使用类型提示并不能让代码变得优秀

基础类型提示

a: int = 5
# a should be an integer

变量类型提示

def avg(a:int, b:int) -> float:
  return (a+b)/2

函数类型提示

• a和 b应为整数
• 函数应返回浮点数值

复杂类型的类型提示

但如果我们有一个整数列表呢？不用担心，内置的 typing 模块提供了一些有用的类型提示功能。

from typing import List

def average(numbers: List[int]) -> float:
  return sum(numbers)/len(numbers)

numbers 应是一个整数列表。

from typing import Dict

def count(d: Dict[str, int]) -> int:



    
  # stuff

d 应该是一个字典，其中键是字符串，值是整数。

class Dog:
  pass

from typing import List

def magic(dogs: List[Dog]) -> int:
  # stuff

dogs 应该是一个包含自定义 dog 对象的列表。

写在最后

掌握类型提示并不困难，但它可以提高代码的可读性。在编写优秀的Python代码时，使用类型提示是至关重要的，特别是在开发大型企业应用程序并需要与其他开发人员合作时。