php做网站后台教程,聊城网站开发培训,装修公司招聘网站,商业空间设计案例网站机器学习越来越火#xff0c;大量的机器学习包都支持Python#xff0c;导致了Python近几年非常火爆#xff0c;入手门槛低#xff0c;编程简单#xff0c;概念非常少。越来越多的新手小白加入到Python编程。
Python虽然简单#xff0c;但也带来很多问题。尤其是弱类型一直…机器学习越来越火大量的机器学习包都支持Python导致了Python近几年非常火爆入手门槛低编程简单概念非常少。越来越多的新手小白加入到Python编程。
Python虽然简单但也带来很多问题。尤其是弱类型一直被诟病平时在写代码时经常也会模糊参数的类型导致debug难度增加。
自从Python3.5以来发布了typing包推荐标注类型并且IDE会检查类型让Python看起来有点静态语言的感觉了。本文主要参考Python3.7.5的
常用的类型
常用的几种类型如int, float, str, List, Tuple, Dict。接下来看几个例子 首先必须从typing中导入类型
from typing import List, Dict, Tuple
def greeting(name: str) - str:
return Hello name
print(greeting(188))
如果你输入的参数不是strIDE就会提示。
如果传入List, Tuple, Dict需要用[]来指定内部基础类型.
def do_nothing(a: List[int], b: Tuple[int, str], c: Dict[str, int]) - Dict[str, str]:
return {key: value}
# 调用
do_nothing([19], (14, some), {ha: 10})
除此之外基础类型是可以相互嵌套的比如字典的值是列表列表中存放元组于是可以这样标注
def do_nothing(a: Dict[str, List[Tuple[int, int, int]]], ):
pass
比较复杂的类型标注用起来并不是很方便我们可以根据业务指定别名。比如计算一个点与多个点的距离List中存放的Tuple是点Point坐标就是三维的浮点数于是可以定义别名
Point Tuple[float, float, float]
def compute_distance(p1: Point, points: List[Point]):
pass
多种类型
不是多个参数而是多类型是输入参数可能存在多种类型这种情况在Java中多态来解决。而Python本身是弱类型输入参数没有强制规定这个时候该怎么办比如传入参数可能为int, str, float.typing包给我们提供了办法可以用Union来定义:
Union[int, str, float]
输入参数必须是必须是int, str, float.其中之一。如果不确定数据的类型可以标示为Any类型表示任意类型。如果输入参数可能是None值也可以用Union定义:
Union[str, None]
# 或者
Optional[str]
函数作为输入参数
如果函数作为输入参数如何标记类型呢其实也不复杂函数是callable的类型同样指定传入和传出参数即可。我们来看一个求和的函数第一个参数就是函数。add_all只是把所有的元素相加至于对每个元素做什么操作取决于传入的函数了。
def add_all(f: Callable[[int], int], params: List[int]):
return sum(map(f, params))
print(add_all(lambda x: x**2, list(range(1, 10))))
这里要注意的是函数作为参数有输入和输出值。定义较为麻烦func: Callable[[int], int],输入参数内部嵌套了中括号仔细想想也能明白如果func: Callable[int, int]定义那么输入参数和输出参数该怎么理解呢想明白了你就理解了。
返回生成器
生成器在Python是非常常用的可以很大提高程序的运行效率。如果需要返回生成器对象该怎么做呢从typing包中导入Generator.我们来看一下例子输入列表list需要每次返回num个数据块。
from typing import List, Generator
import math
def get_data(l: List[int], num: int) - Generator:输入list 每次按照num个数 返回数据块
:param l: list data
:param num: batch sizeepochs math.ceil(len(l) / num)
for epoch in range(epochs):
yield l[epoch * num:(epoch 1) * num]
for each in get_data(list(range(98)), 5):
print(each)
小结
本文分别列举了常用参数的类型标注方法同时也给出了多种参数类型以及函数和生成器作为参数输入的类型标注方法。参数的类型标注是很重要的一方面可以帮助你理解每个参数的类型另一方面也增强了代码的可读性。尤其是别人读到你的代码调用起来会清晰很多。更多详细的说明可以查看官方文档或者源码。
觉得文章还不错可以关注我的微信公众号数学编程。
