Аннотация типов

Тайп хинтинг был добавлен в python еще в версии 3.5 вместе с библиотекой typing, в которой содержались структуры нужные для создания дженериков для аннотирования переменных. Тогда синтаксис аннотирования работал при инициализации переменных. В последствии в версии 3.6 эта возможность была расширена и стало возможно объявлять типы переменных вообще в любом месте кода.

В python 3.9 была добавлена возможность использовать в качестве дженериков для аннотирования встроенные коллекции, вместо структур typing'а (List, Dict, Tuple...).

И наконец в 3.10 на замену перечисления возможных принимаемых типов через typing.Union пришел опреатор | (or). Также в 3.10 был изменен синтаксис создания тайпалиасов, чтобы разграничить с присваиванием переменной, теперь лучше это делать непосредственно через TypeAlias.

#typing #typealias

Аннотации типов

Python имеет динамическую типизацию и позволяет нам оперировать переменными разных типов, и иногда у нас бывают ошибки, связанные с некорректной передачей данных неверного типа.

В современных версиях 3.6+ добавилась поддержка аннотации типов переменных, полей класса,аргументов и возвращаемых значений.

#typing

Протоколы

Термины "протокол итератора" или "протокол дескрипторов" уже привычны и используются давно. Но теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.

Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.

#typing #аннотации

Аннотации типов

Python имеет динамическую типизацию и позволяет нам оперировать переменными разных типов, и иногда у нас бывают ошибки, связанные с некорректной передачей данных неверного типа.

В современных версиях 3.6+ добавилась поддержка аннотации типов переменных, полей класса,аргументов и возвращаемых значений.

#typing

Аннотации типов

Python имеет динамическую типизацию и позволяет нам оперировать переменными разных типов, и иногда у нас бывают ошибки, связанные с некорректной передачей данных неверного типа.

В современных версиях 3.6+ добавилась поддержка аннотации типов переменных, полей класса,аргументов и возвращаемых значений.

#typing

Протоколы

Термины "протокол итератора" или "протокол дескрипторов" уже привычны и используются давно. Но теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.

Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.

#typing #аннотации

Типизация в Python с использованием модуля typing

В Python модуль typing предоставляет возможность добавлять подсказки типов для переменных, функций и классов, что делает код более явным и понятным.

Зачем использовать типизацию?

1. Ясность и понятность кода: Добавление аннотаций типов помогает читателям быстро понять, какие данные ожидаются и какие типы переменных возвращаются из функций.

2. Предотвращение ошибок: Статические анализаторы кода, такие как mypy, могут обнаруживать потенциальные ошибки до выполнения программы, что уменьшает количество багов.

3. Документация кода: Подсказки типов могут служить формой документации, особенно полезной при совместной разработке. Разработчики могут быстро понимать интерфейсы функций и классов.

Пример использования типизации для переменных и функций:

from typing import List, Tuple

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

def process_list(data: List[int]) -> Tuple[int, int]:
    sum_values = sum(data)
    average = sum_values / len(data)
    return sum_values, average

# Пример использования
result1 = multiply(5, 3)# Ожидается int
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result2 = process_list(data_list)# Ожидается Tuple[int, int]

Здесь a: int и b: int указывают на типы аргументов функции, а -> int и -> Tuple[int, int] - на типы возвращаемых значений. Это помогает читателям кода лучше понимать ожидаемую структуру данных и типы переменных.

Типизация делает ваш код более структурированным, улучшает его читабельность и может служить документацией, облегчая разработку.

#python #typing

Современный способ сериализации, десериализации и валидации данных

adaptix - гибкая и легко конфигурируемая библиотека для сериализации и десериализации данных.

adaptix работает с нативными dataclass, NamedTuple, TypedDict. Ваши модели не зависят от библиотеки и не требуют наследования от каких-либо специальных классов, позволяя моделям оставаться чистыми, а вам - следовать принципу инверсии зависимостей.

Также, библиотека позволяет легко создавать свои правила для конвертации данных и группировать их, соответствуя принципу DRY.

Особое внимание стоит обратить на возможность преобразования стилей названий полей, что полезно в web приложениях.

Приятным бонусом будет то, что adaptix до двух раз быстрее чем pydantic v2 (бенчмарки).

#python #typing #adaptix

Использование аннотаций типов в Python

Python, язык с динамической типизацией, позволяет работать с переменными различных типов. Иногда это может привести к ошибкам из-за неправильного использования типов .

Начиная с версии 3.6, Python поддерживает аннотации типов для переменных, атрибутов классов, аргументов функций и их возвращаемых значений, что помогает улучшить читаемость кода и предотвратить ошибки, связанные с типами данных.

#python #typing

Протоколы

Термины "протокол итератора" или "протокол дескрипторов" уже привычны и используются давно. Но теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.

Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.

#typing #аннотации

Протоколы

Термины "протокол итератора" или "протокол дескрипторов" уже привычны и используются давно. Но теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.

Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.

#typing #аннотации