考虑以下代码示例:
from typing import Dict, Union
def count_chars(string) -> Dict[str, Union[str, bool, int]]:
result = {} # type: Dict[str, Union[str, bool, int]]
if isinstance(string, str) is False:
result["success"] = False
result["message"] = "Inavlid argument"
else:
result["success"] = True
result["result"] = len(string)
return result
def get_square(integer: int) -> int:
return integer * integer
def validate_str(string: str) -> bool:
check_count = count_chars(string)
if check_count["success"] is False:
print(check_count["message"])
return False
str_len_square = get_square(check_count["result"])
return bool(str_len_square > 42)
result = validate_str("Lorem ipsum")
针对此代码运行 mypy 时,返回以下错误:
error: Argument 1 to "get_square" has incompatible type "Union[str, bool, int]"; expected "int"
并且我不确定如何在不使用
Dict[str, Any]
作为第一个函数中的返回类型或安装“TypedDict”mypy 扩展的情况下避免此错误。 mypy 实际上是“正确的”吗?我的任何代码都不是类型安全的,或者这应该被视为 mypy 错误吗?
Mypy 在这里是正确的——如果你的 dict 中的值可以是 strs、ints 或 bools,那么严格来说,我们不能假设
check_count["result"]
将始终精确地计算为 int。
您有几种方法可以解决这个问题。第一种方法实际上只是 check
check_count["result"]
的类型,看看它是否是 int。您可以使用断言来做到这一点:
assert isinstance(check_count["result"], int)
str_len_square = get_square(check_count["result"])
...或者也许是一个 if 语句:
if isinstance(check_count["result"], int):
str_len_square = get_square(check_count["result"])
else:
# Throw some kind of exception here?
Mypy 理解断言和 if 语句中这种形式的类型检查(在有限程度上)。
但是,将这些检查分散在整个代码中可能会变得乏味。因此,最好实际上放弃使用字典并改用类。
即定义一个类:
class Result:
def __init__(self, success: bool, message: str) -> None:
self.success = success
self.message = message
...并返回它的一个实例。
这稍微不方便,因为如果您的目标是最终返回/操作json,您现在需要编写代码将此类从/转换为json,但它确实可以让您避免与类型相关的错误。
定义自定义类可能会有点乏味,因此您可以尝试使用 NamedTuple 类型来代替:
from typing import NamedTuple
Result = NamedTuple('Result', [('success', bool), ('message', str)])
# Use Result as a regular class
您仍然需要编写元组 -> json 代码,并且 iirc 命名元组(来自
collections
模块的常规版本和此类型变体)的性能不如类,但也许这对您的用例来说并不重要。