python_弱类型的补助方案:提高编程效率/减少函数的错误调用:利用注解

python_弱类型的补助方案:提高编程效率/减少函数的错误调用:利用注解

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​​函数注解​​​​变量注解和类型注解​​​​额外示例:​​​​NewType:​​​​泛型注解(容器):​​​​Notes:​​

函数注解

变量注解和类型注解

import mathdef add(x: float, y: float) -> None: # 除了函数注解,您当然可以为某个变量使用类型注解:(类似于kotlin风格写法) pi: float = 3.142 print(pi) print(x+y) if __name__=="__main__": add(1,2) ''' Type Comments[类型注解]:对位置比较严格: '''def circumference(radius): #type: (float) -> float return 2 * math.pi * radius

额外示例:

有注解的 clip 函数:

def clip(text:str, max_len:'int > 0'=80) -> str: ➊ """在max_len前面或后面的第一个空格处截断文本 """ end = None if len(text) > max_len: space_before = text.rfind(' ', 0, max_len) if space_before >= 0: end = space_before else: space_after = text.rfind(' ', max_len) if space_after >= 0: end = space_after if end is None: # 没找到空格 end = len(text) return text[:end].rstrip()

NewType:

泛型注解(容器):

Notes:

那个表达式可以是任何类型解中最常用的类型是类（如 str 或 int）和字符串（如 ‘int >0’）。

在示例 中，max_len 参数的注解用的是字符串。

Python 对注解所做的唯一的事情是，把它们存储在函数的annotations 属性里。 仅此而已，Python 不做检查、不做强制、不做验证，什么操作都不做。

换句话说，注解对 Python 解释器没有任何意义。 注解只是元数据，可以供 IDE、框架和装饰器等工具使用。

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