Python 中的类型标注

静态语言与动态语言孰优孰劣一直是网络上争论不休的话题。在这篇论文中（英文原文，中文翻译），研究者通过统计 GitHub 上的不同语言的热门项目，的确得出了静态语言比动态语言更好维护的结论。

如果我们想同时拥有静态语言的严谨和动态语言的自由，一方面就是让静态语言更动态，比如 Java 10 中新的 var 关键字；另一方面当然就是让动态语言变得更加静态，这篇文章的主角：Python type hints。

Python type hints 的进化

Python 3.0: function annotation

在 Python 中，我们可以写这么一个函数

def plus(a, b=1):
    return a + b

如果我想要声明这个函数参数和返回值的类型，可以使用下面的写法：

def plus(a: int, b: int = 2) -> int:
    return a + b

这就是被称为 function annotation 的写法。使用冒号 : 加类型名来代表参数的类型，使用箭头 -> 加类型表示返回值的类型。理解这种写法的关键就是，把高亮的部分都忽略，这些高亮的部分都不会被 Python 解析器所解析。你只需要把搞两部分忽略，就能看到熟悉的 Python 函数语法。

Python 解释器在运行时并不会检查类型，所以哪怕参数的类型不对，Python 解释器也不会因此抛出任何异常。

# example.py
def plus(a: int, b: int = 2) -> int:
    return a + b

print(plus("hello ", "world!"))

$ python3 example.py
hello world!

为了能够检查出类型的错误，我们还需要一些额外的静态检查工具。比如 Python 官方维护的 mypy 和 facebook 维护的 pyre。在开发的过程中，我们可以使用这类工具扫描代码，提前发现代码中的 bug，和其他语言的编译过程异曲同工。这篇文章会使用 mypy 作为例子，毕竟 Python type hints 的很多语法都继承自 mypy。

首先安装 mypy:

$ pip3 install mypy

然后使用 mypy 对上面的文件进行检查：

$ mypy example.py
example.py:5: error: Argument 2 to "exp" has incompatible type "str"; expected "int"

除了内置的类型之外，Python 语法也支持用户创建的类

from .mypackage import Bar

def f(bar: Bar) -> None:
    print(bar.bar_method())

不管你们相不相信，这种写法在 python3.0 中就已经被支持了（PEP 3107）。

$ pyenv local python3.0.1; python
Python 3.0.1 (r301:69556, May 24 2018, 14:39:16)

>>> def f(a: int, b: str): pass
...
>>>

但是 Pyhton3 诞生这么多年，我印象中使用 Python type hints 语法的项目寥寥无几，除了对 Python 2.7 的兼容性外，另一个可能的原因是这套语法的功能还不够强大。在后来的 Python 版本中其语法也进行了不断的增强。

Python 3.5: typing

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在 python3.5 中，引入了 typing 模块，现在我们可以表示嵌套结构了

from typing import Dict, List

def best_students(scores: Dict[str, int]):
    return {name: score for name, score in scores.items if score >= 90}

Dict[str, int] 表示一个 keys 的类型为 str，values 的类型为 int 的字典，比如 {"a": 1, "b": 2}

List[int] 表示由整型组成的列表，比如[0, 1, 1, 2, 3]

基于 typing 提供的类型，我们可以写出相当复杂的嵌套结构：

Dict[str, Dict[str, List[str]]]

{
	'原木镇': {
        '第一小学': ['张伟', '王伟', '王芳'],
        '第二小学': ['李伟', '李娜'],
	},
	'鸽子镇': {
        '高山中学': ['张敏', '李静'],
        '亿百中学': ['王静']
        '蟒蛇小学': ['刘伟', '王秀英']
	}
}

由于 typing 模块并没有对 python 本身的语法作出修改，所以低于 3.5 的 python 版本也可以通过安装 pip 库 typing 来获得这个功能。

另外一个有趣的事情是，typing 使用方括号 List[str] 而不是圆括号 List(str)。如果你使用了后面的方法的话，mypy 会提醒你 Suggestion: use List[...] instead of List(...)。

typing 高级用法

Union

有时候我们的参数、返回值（以及下面会谈到的变量）并不只有一种类型，这种情况下我们就可以使用 Union 对不同的类型进行或操作：

from typing import Union, List

def get_first_name(names: List[str]) -> Union[None, str]:
    if len(names) >= 1:
        return names[0]
    else:
        return None

上面这个函数的返回值可能是 None，也可能是一个字符串

Callable

Python 中万物皆是对象，函数也是对象。Callable 就可以表示函数类型。

from typing import Callable

def get_regex() -> Callable[[str, str], bool]:
    def regex(pattern: str, string: str) -> bool:
        return re
    return regex()

在上面的例子中，get_regex 函数返回一个 Callable 对象。这个对象接受两个位置参数，类型分别是 str 和 str。它的返回值的类型是 bool。

不过 Callable 不能表示位置参数，在下面我还会详细地谈到这个问题。

Any

无论如何，Python 的类型注解系统总是无法表达所有的类型

Python 总有一些我们很难表达的形式或者类型。这种情况下我就能使用 typing.Any，它代表任何东西。比如说

from typing import Any

def log(msg: Any):
    print(Any)

Python 3.6: variable annotations

在 python3.6 中，除了函数的参数和返回值外，变量也可以表示类型了（PEP 526）

items: list = read_json_file()

class Employee(NamedTuple):
    name: str
    id: int = 3

通过这种形式，我们可以实现“先声明，后赋值”的写法。而这种特性就是 Python 3.7 的 dataclass 的基础。

Python 3.7: dataclass

我在上面说过，python 解析器并不会在意类型注解，严格来说这是不对的，Python 会把类型信息放在 __annotations__ 属性中：

>>> def foo(a: str):
...     print('hello', a)
...

>>> foo.__annotations__
{'a': str}

>>> class Bar:
...     a: str
...     b: int

>>> Bar.__annotations__
{'a': str, 'b': int}

所以在 python 中，类型信息是可以被获取到并被加以利用的。在过去，我们会这么写一个类：

from typing import Tuple

class Bar:
    def __init__(
        self, name: str, size: float, phone: int, location: Tuple[float, float]
    ):
        self.name = name
        self.size = size
        self.phone = phone
        self.location = location

但是在 python3.7 中，我们可以利用新的 dataclass 大幅简化这类语法：

from dataclasses import dataclass
from typing import Tuple

class Bar(dataclass):
    name: str
    size: float
    phone: int
    location: Tuple[float, float]

dataclass 作为一个例子，展示了 Python 的 type hints 的潜力。

格式

其他好处：IDE

python typing 不能做什么

相比于 typescript 之于 javascript，python typing 的语法改动非常有限。这也导致了 Python 的类型检查并不能够覆盖所有的情况，比如说关键字参数：

There is no syntax to indicate optional or keyword arguments; such function types are rarely used as callback types. Callable[..., ReturnType] (literal ellipsis) can be used to type hint a callable taking any number of arguments and returning ReturnType.

——python typing 官方文档

下面这个

def foo(item: str) -> None:
    print(item + "s")


foo(item=0)

对于这个错误，mypy 可以检查出来：

$ mypy example.py
example.py:5: error: Argument "item" to "foo" has incompatible type "int"; expected "str"

但是只要加上一个装饰器，哪怕这个装饰器并没有改变参数和返回值的类型，由于 Python 语法的限制，我们无法精确地声明被装饰后的函数的关键字参数类型，于是 mypy 就检查不出这个错误了：

import time
from typing import Callable


def foo_timer(func) -> Callable[..., None]:
    if __debug__:

        def new_func(*args, **kwargs) -> None:
            start = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            print(time.time() - start)
            return result

        return new_func
    else:
        return func


@foo_timer
def foo(*, item: str) -> None:
    print(item + "s")


foo(item=0)

$ mypy example.py
$

我可不是在钻牛角尖，我在某个项目中大量使用到了装饰器配合关键字参数的写法，结果 mypy 对这种情况的静态检查根本无能为力，让我又回到了以前只有在 runtime 时才能暴露问题的时代。

同样是对动态语言的类型检查，相比于 typescript 对 javascript 语法的重新设计，Python 选择了尽可能兼容原来的写法，方便上手的同时，距离真正的静态语言还有着相当多的进步空间。