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在 Python 编程中，注解字典的操作对于代码的可读性、类型检查和功能扩展至关重要。但不同版本的 Python 在处理注解字典时存在差异，这让许多开发者感到困惑。本文将深入剖析 Python 注解字典的操作技巧，详细讲解不同版本的访问方法、字符串注解解析、通用最佳实践以及常见陷阱，帮助你轻松驾驭注解字典，提升编程效率。

一、Python 注解字典操作基础

1. 什么是注解字典：在 Python 中，__annotations__是一个特殊的属性，用于存储对象的注解信息，如函数参数类型、返回值类型、类属性类型等。它以字典形式存在，键是注解的名称，值是对应的注解内容。
2. 注解字典的作用：注解字典为类型检查工具（如 mypy）提供信息，帮助发现代码中的类型错误；能增强代码可读性，让其他开发者更易理解代码逻辑；还为元编程和代码生成等高级功能提供支持。

 

二、不同版本 Python 访问注解字典的方法

1. Python 3.10 及更高版本

• 使用inspect.get_annotations()函数：这是访问支持注解对象注解字典的最佳方式。该函数不仅能获取注解字典，还能解析字符串化的注解。例如，有函数def func(a: int, b: str) -> float: pass，使用 import inspect; ann = inspect.get_annotations(func)，ann将得到包含参数和返回值注解的字典{'a': <class 'int'>, 'b': <class'str'>,'return': <class 'float'>}。

       

• 手动访问__annotations__属性：对于函数、类和模块，可直接使用o.__annotations__获取注解字典。但对于未知对象，为避免属性不存在的错误，应使用getattr(o, '__annotations__', None) 。比如，使用functools.partial创建的可调用对象可能没有__annotations__属性，用getattr方法就能安全访问。

2. Python 3.9 及更低版本

• 函数、其他可调用对象和模块的访问方法：与 Python 3.10 版本类似，不使用inspect.get_annotations()时，用getattr(o, '__annotations__', None)访问注解字典。
• 类的访问方法：由于类继承可能导致获取到基类的注解字典，所以需特殊处理。通过检查对象是否为类，若是，则使用o.__dict__.get('__annotations__', None)获取注解字典，示例代码如下：

class Base:a: int = 3b: str = 'abc'class Derived(Base):passif isinstance(Derived, type):ann = Derived.__dict__.get('__annotations__', None)
else:ann = getattr(Derived, '__annotations__', None)

 

三、解析字符串形式的注解

1. 使用inspect.get_annotations()函数解析：在 Python 3.10 及更高版本中，该函数能自动解析字符串化的注解。在 Python 3.9 及之前版本或无法使用该函数时，需手动重现解析逻辑。
2. 手动解析逻辑：若对象是模块，调用eval()时用o.__dict__作为globals；若为类，用sys.modules[o.__module__].__dict__作为globals，dict(vars(o))作为locals；对于用functools相关函数封装的可调用对象，需解包找到根函数再解析；普通可调用对象用o.__globals__作为globals 。但有些特殊的注解字符串无法通过eval()解析，如 Python 3.10 之前使用的PEP 604联合类型|，或仅在typing.TYPE_CHECKING为True时导入的定义。设计库 API 时，建议仅在调用方显式请求时解析字符串注解。

四、使用__annotations__的通用最佳实践

1. 避免直接赋值：尽量让 Python 自动管理__annotations__，避免直接赋值。若必须赋值，确保值为dict对象。
2. 访问前检查类型：直接访问__annotations__成员时，在解析其值前，先使用isinstance检查是否为字典类型。
3. 避免修改和删除：避免修改__annotations__字典和删除对象的__annotations__属性，以免破坏 Python 的内部机制。

五、__annotations__的常见陷阱

1. 函数对象的特殊情况：在 Python 3 各版本中，若函数对象未定义注解，删除__annotations__属性后再次访问会新建空字典；函数对象可将__annotations__设为None，后续访问也会新建空字典。
2. 模块和类的差异：模块和类与函数不同，它们可将__annotations__设为任意 Python 值并留存。
3. 字符串注解的特殊处理：使用from __future__ import annotations时，若注解本身是字符串，会被加两次引号。例如def foo(a: "str"): pass，foo.__annotations__会输出{'a': "'str'"}。

六、重点知识点扩展

1. 类型检查工具与注解字典的结合使用：以 mypy 为例，它能利用注解字典中的类型信息对代码进行静态类型检查。安装 mypy 后，在命令行运行mypy your_script.py，mypy 会根据注解字典检查代码中变量和函数参数的类型是否匹配，发现问题及时提示。
2. 基于注解字典的代码生成和元编程：在元编程中，可通过读取注解字典动态生成代码。比如，根据函数参数的注解类型生成不同的验证逻辑代码，提高代码的灵活性和可维护性。

总结

本文全面介绍了 Python 注解字典的操作方法，包括不同版本的访问技巧、字符串注解解析、最佳实践和常见陷阱，并对重点知识点进行了扩展。掌握这些内容，能让你在 Python 编程中更高效地利用注解字典，提升代码质量和开发效率。在实际编程中，要根据 Python 版本选择合适的方法操作注解字典，遵循最佳实践，避免常见陷阱。

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