类型提示将函数参数绑定到特定对象或强类型。
我经常使用类型提示来帮助记录代码,有时当类型签名过于复杂并重复使用时,我会像这样给它们起别名: MyType = Dict[Tuple[int,...], float] # ex: cl...
Python 类型文档中写道: 或者,将生成器注释为具有 Iterable[YieldType] 或 Iterator[YieldType] 的返回类型: def infinite_stream(开始: 我...
我想添加 db-api 类型提示,例如: def test_connect() -> 连接: ... 知道我正在动态加载模块驱动程序(意思是,没有像“pyodbc.Connection”这样的硬编码......
考虑以下代码: 输入 import Callable, Any TFunc = 可调用[..., 任意] def get_authenticated_user(): 返回“约翰” def require_auth() -> Callable[TFunc, TFunc]: ...
我正在尝试编写一个示例,其中我想在类型检查期间使用冻结数据类实例并将其与普通数据类交换,以避免支付冻结数据类的实例化成本...
假设我有一个实现方法链的类: from __future__ 导入注释 M级: def set_width(self, width: int)->M: self.width = 宽度 返回自我 定义
我有一个函数必须接受两个参数,例如: def f(first_arg: int,used_arg) -> int: 第一个参数 += 1 返回第一个参数 我想输入我的函数,
假设我有一些通用功能: def foo(*args): 对于 args 中的 arg: 打印(参数) 如果我想输入提示 *args,根据 PEP,我只需要指定类型一 arg。 如果...
我正在尝试: def foo(x: int | float | str): 经过 富(0) 并得到错误: 类型错误: | 不支持的操作数类型:“type”和“type” 是否可以使用两种以上的管道
有没有一个Python linter可以根据类型提示检查类型?
我正在寻找一个Python linter,它可以根据代码中的类型提示检查类型的使用情况。 目的是运行一次检查来验证样式、逻辑和类型错误。 我需要跑...
两个 @runtime_checkable 协议联合的类型别名会触发 mypy 的“无法在实例检查中使用参数化泛型”
这是我的代码,简化了很多(playground,使用 _typeshed.SupportsTrunc): 输入 import Protocol、runtime_checkable、SupportsIndex、SupportsInt @runtime_checkable 类 SupportsTrunc(Prot...
表示可多次迭代的 Iterable 的 Python 方式是什么
我想得到你关于用类型提示在 python 中表达以下函数的最 Pythonic 方式的建议: 我想公开一个函数作为接受输入参数的库的一部分......
重载接受任意数量的位置参数并返回 int 或 Tuple[int] 的函数
我正在尝试输入提示一个函数,该函数接受任意数量的位置参数,如果大小为 1,则返回 int;如果大小大于 1,则返回相同大小的元组。 这就是我现在所拥有的: @
假设我有一个函数 foo(f),其中 f 应该是 np.sin 或 np.cos 之一。输入提示的正确方法是什么? 将 numpy 导入为 np def foo(f: 文字[np.sin, np.cos]): ... 看起来大约...
有没有办法在Python中键入提示而不使用属性装饰器创建的类属性?
考虑用Python编写一个接口类。该接口将 getter 和 setter 方法隐藏在属性后面。有几个属性具有非常相似的结构,只是不同...
我有一个被声明为泛型的父类、一个抽象子类和该子类的具体实现,它声明了泛型类型: MyType = TypeVar('MyType') A 类(通用[
假设我有一个函数在某些情况下返回单个值,在其他情况下返回多个值(即元组)。 def foo(a: int, b: int, flag: bool): 如果标志: 返回一个 其他:...
当我想在 Python 中输入元组时,例如: def func(var: tuple[int, int]): # 做一点事 func((1, 2)) # 就可以了 func((1, 2, 3)) # 会抛出错误 需要提供
更准确地说,是函数声明参数中使用的“可调用”。就像下面这个一样。 函数 post($pattern, 可调用 $handler) { $this->routes['post'][$pattern] = $handler...
考虑以下代码片段: 从输入导入 TypeVar 将 numpy 导入为 np T = TypeVar("T", float, np.ndarray) def f(x: T) -> T: ”“” 期望一个浮动或...