程序代码篇---Python指明函数参数类型

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前言

本文仅仅简单介绍了Python中函数参数的提前指明的使用。

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简介

在Python中，类型提示（Type Hints）用于明确函数参数和返回值的预期类型，提升代码可读性和维护性，并支持静态类型检查工具（如mypy）。以下是详细说明及示例代码：

一、函数参数的类型指定

1. 基本类型提示

直接在参数后添加类型注解：

def greet(name: str, age: int) -> None:
    print(f"Hello, {name}. You are {age} years old.")

2. 默认参数

在默认值前添加类型注解：

def add(a: int, b: int = 0) -> int:
    return a + b

3. 可变参数

*args：使用Tuple或Iterable：

def sum_numbers(*args: float) -> float:
    return sum(args)

**kwargs：使用Dict指定键值类型：

def print_kwargs(**kwargs: str) -> None:
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

4. 联合类型（Union）

允许多种可能的类型（Python 3.10+ 可使用 | 语法）：

from typing import Union

def parse_input(value: Union[int, str]) -> int:
    return int(value)

#Python 3.10+ 简化写法
def parse_input(value: int | str) -> int:
    return int(value)

5. 可选类型（Optional）

表示参数可以是某类型或None：

from typing import Optional

def find_user(name: str) -> Optional[str]:
    if name == "admin":
        return "Admin User"
    return None

6. 复杂类型

列表、字典：

from typing import List, Dict

def process_items(items: List[str], prices: Dict[str, float]) -> None:
    for item in items:
        print(f"Item: {item}, Price: {prices.get(item, 0.0)}")

自定义类：

class User:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name

def create_user(name: str) -> User:
    return User(name)

二、返回值的类型指定

1. 基本返回类型

直接指定返回值类型：

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

2. 无返回值（None）

明确函数没有返回值：

def log_message(message: str) -> None:
    print(f"[LOG] {message}")

3. 返回多个值（Tuple）

使用Tuple指定多个返回值的类型：

from typing import Tuple

def split_name(full_name: str) -> Tuple[str, str]:
    first, last = full_name.split()
    return first, last

4. 生成器（Generator）

指定生成器的产出值、发送值和返回值类型：

from typing import Generator

def count_up_to(n: int) -> Generator[int, None, None]:
    count = 1
    while count <= n:
        yield count
        count += 1

三、高级类型提示用法

1. 类型别名（Type Aliases）

简化复杂类型声明：

from typing import List, Tuple

Coordinates = List[Tuple[float, float]]

def plot_points(points: Coordinates) -> None:
    for x, y in points:
        print(f"Plotting at ({x}, {y})")

2. 泛型（Generics）

使用TypeVar定义泛型类型：

from typing import TypeVar, List

T = TypeVar('T')

def first_element(items: List[T]) -> T:
    return items[0]

3. 可调用对象（Callable）

标注回调函数的类型：

from typing import Callable

def on_event(callback: Callable[[str, int], None]) -> None:
    callback("click", 100)

4. NewType

创建更明确的类型：

from typing import NewType

UserId = NewType("UserId", int)

def get_user(user_id: UserId) -> str:
    return f"User {user_id}"

四、工具支持与检查

1. 静态类型检查（mypy）

安装与使用：

pip install mypy
mypy your_script.py

2. IDE支持

PyCharm/VSCode：自动补全和类型错误提示。
Jupyter Notebook：部分支持类型提示。

五、综合示例

from typing import Union, List, Optional, Tuple

#参数类型：联合类型 + 默认参数
def format_data(
    data: Union[List[int], str],
    prefix: str = "Data: "
) -> Optional[str]:
    if isinstance(data, list):
        return prefix + ", ".join(map(str, data))
    elif isinstance(data, str):
        return prefix + data
    return None

#返回值类型：Tuple
def analyze_numbers(numbers: List[float]) -> Tuple[float, float]:
    avg = sum(numbers) / len(numbers)
    max_val = max(numbers)
    return avg, max_val

#泛型函数
from typing import TypeVar

T = TypeVar("T")

def filter_list(items: List[T], condition: Callable[[T], bool]) -> List[T]:
    return [item for item in items if condition(item)]

#使用示例
if __name__ == "__main__":
    print(format_data([1, 2, 3]))  # 输出: Data: 1, 2, 3
    avg, max_val = analyze_numbers([10.5, 20.3, 15.2])
    print(f"Average: {avg}, Max: {max_val}")  # 输出: Average: 15.333..., Max: 20.3

六、注意事项

运行时无强制检测

运行时无强制检查：类型提示不会影响代码执行，需依赖工具（如mypy）检查。

兼容性

兼容性：Python 3.5+ 支持基础类型提示，部分高级特性需更高版本。

动态类型优势

动态类型优势：类型提示不破坏Python的灵活性，可选择性使用。

通过合理使用类型提示

通过合理使用类型提示，可以显著提升代码的可维护性和团队协作效率。

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七、总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Python中函数参数的提前指明的使用。