本篇文章小编给大家分享一下Python-typing: 类型标注与支持Any类型代码示例解析,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
Any 是一种特殊的类型。
静态类型检查器将所有类型视为与 Any 兼容,反之亦然, Any 也与所有类型相兼容。
这意味着可对类型为 Any 的值执行任何操作或方法调用,并将其赋值给任何变量:
from typing import Any a = None # type: Any a = [] # OK a = 2 # OK s = '' # type: str s = a # OK def foo(item: Any) -> int: # Typechecks; 'item' could be any type, # and that type might have a 'bar' method item.bar() ...
需要注意的是,将 Any 类型的值赋值给另一个更具体的类型时,Python不会执行类型检查。例如,当把 a 赋值给 s 时,即使 s 被声明为 str 类型,在运行时接收到的是 int 值,静态类型检查器也不会报错。
此外,所有返回值无类型或形参无类型的函数将隐式地默认使用 Any 类型:
def legacy_parser(text): ... return data # A static type checker will treat the above # as having the same signature as: def legacy_parser(text: Any) -> Any: ... return data
当需要混用动态类型和静态类型的代码时,上述行为可以让 Any 被用作 应急出口 。
Any 和 object 的行为对比。
与 Any 相似,所有的类型都是 object 的子类型。然而不同于 Any,反之并不成立: object 不是 其他所有类型的子类型。
这意味着当一个值的类型是 object 的时候,类型检查器会拒绝对它的几乎所有的操作。把它赋值给一个指定了类型的变量(或者当作返回值)是一个类型错误。
比如说:
def hash_a(item: object) -> int: # Fails; an object does not have a 'magic' method. item.magic() ... def hash_b(item: Any) -> int: # Typechecks item.magic() ... # Typechecks, since ints and strs are subclasses of object hash_a(42) hash_a("foo") # Typechecks, since Any is compatible with all types hash_b(42) hash_b("foo")
使用 object 示意一个值可以类型安全地兼容任何类型。使用 Any 示意一个值地类型是动态定义的。