Python-typing: 类型标注与支持 Any类型详解_Python

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。

补充：python3.5 typing — 类型标注支持

函数接受并返回一个字符串，注释像下面这样：

				?

									def greeting(name: str) -> str:

									    return 'Hello' + name

在函数 greeting 中，参数 name 预期是 str 类型，并且返回 str 类型。子类型允许作为参数。

1.1. 类型别名

型别名通过将类型分配给别名来定义。在这个例子中， Vector 和 List[float] 将被视为可互换的同义词:

				?

									from typing import List

									Vector = List[float]

									def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:

									    return [scalar * num for num in vector]

									# typechecks; a list of floats qualifies as a Vector.

									new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

类型别名可用于简化复杂类型签名。

例如：

				?

									from typing import Dict, Tuple, List

									ConnectionOptions = Dict[str, str]

									Address = Tuple[str, int]

									Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]

									def broadcast_message(message: str, servers: List[Server]) -> None:

									    ...

									# The static type checker will treat the previous type signature as

									# being exactly equivalent to this one.

									def broadcast_message(

									        message: str,

									        servers: List[Tuple[Tuple[str, int], Dict[str, str]]]) -> None:

									    ...