詳解Python中靜態(tài)類型語言的寫法

更新時(shí)間：2023年07月03日 08:01:26 作者：databook

眾所周知，python是一種動(dòng)態(tài)類型語言，但是，從v3.6版本開始，開始支持靜態(tài)類型的寫法，下面小編就來和大家聊聊Python中靜態(tài)類型語言的具體寫法吧

動(dòng)態(tài)和靜態(tài)類型

動(dòng)態(tài)和靜態(tài)類型本來是區(qū)分語言種類的一個(gè)指標(biāo)，

動(dòng)態(tài)和靜態(tài)語言各有優(yōu)勢和適用的場景，不能說那個(gè)一定比另一個(gè)好。

選擇靜態(tài)類型或動(dòng)態(tài)類型語言應(yīng)根據(jù)具體的需求和情況進(jìn)行權(quán)衡和評(píng)估。

在實(shí)際開發(fā)中，也可以根據(jù)項(xiàng)目的需要選擇不同的語言進(jìn)行組合使用，以充分發(fā)揮各語言的優(yōu)勢。

動(dòng)態(tài)語言優(yōu)劣點(diǎn)

動(dòng)態(tài)語言的優(yōu)勢主要有：

靈活性和簡潔性：動(dòng)態(tài)類型語言不要求顯式聲明變量的類型，可以根據(jù)上下文自動(dòng)進(jìn)行類型推斷，簡化了代碼的編寫和理解。
更少的代碼量：動(dòng)態(tài)類型語言的代碼通常比靜態(tài)類型語言更簡潔，減少了代碼量和開發(fā)時(shí)間。
更少的類型轉(zhuǎn)換：由于動(dòng)態(tài)類型語言在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行類型檢查和類型轉(zhuǎn)換，可以自動(dòng)進(jìn)行一些類型轉(zhuǎn)換，減少了開發(fā)者手動(dòng)轉(zhuǎn)換類型的工作。

動(dòng)態(tài)語言的劣勢主要有：

容易出現(xiàn)隱式類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤：由于動(dòng)態(tài)類型語言在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換，可能會(huì)出現(xiàn)一些隱式的類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤，增加了調(diào)試的難度和成本。
可讀性和可維護(hù)性較差：動(dòng)態(tài)類型語言中，變量的類型信息不夠明確，代碼可讀性和可維護(hù)性較差，增加了代碼理解和維護(hù)的難度。

靜態(tài)語言的優(yōu)劣點(diǎn)

靜態(tài)類型語言的優(yōu)勢主要有：

更嚴(yán)格的類型檢查：靜態(tài)類型語言要求變量在使用之前必須聲明其類型，并在編譯時(shí)進(jìn)行類型檢查，可以避免一些常見的類型錯(cuò)誤，提高代碼的可靠性。
更早的錯(cuò)誤檢測：由于靜態(tài)類型語言在編譯時(shí)進(jìn)行類型檢查，可以在代碼運(yùn)行之前捕獲一些潛在的錯(cuò)誤，減少調(diào)試時(shí)間和成本。
更好的可讀性和可維護(hù)性：靜態(tài)類型語言中，變量的類型信息更加明確，代碼更易于理解和維護(hù)，減少了開發(fā)者之間的溝通成本。

靜態(tài)類型語言的劣勢主要有：

代碼量較大：由于需要顯式聲明變量的類型，靜態(tài)類型語言的代碼量通常較大，增加了代碼的復(fù)雜度和開發(fā)時(shí)間。
程序員需要更多的類型知識(shí)：使用靜態(tài)類型語言需要對類型系統(tǒng)有一定的了解，并且需要花費(fèi)更多的時(shí)間來處理類型轉(zhuǎn)換和類型檢查。

python靜態(tài)類型

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，一般偏底層或算法的應(yīng)用會(huì)用靜態(tài)語音來編寫，偏應(yīng)用層或者腳本的應(yīng)用會(huì)用動(dòng)態(tài)語言來編寫。

如今，python可以支持靜態(tài)類型的方式來編寫代碼，必然能夠讓它的應(yīng)用范圍進(jìn)一步擴(kuò)大。

靜態(tài)類型語法

變量定義：

variable_name: type

復(fù)合類型：

from typing import Dict, List, Tuple

函數(shù)定義：

def function_name(param: type)-> return_type:

靜態(tài)類型示例

一般變量示例：

i: int = 1
s: str= "abc"
print(i, s)
#運(yùn)行結(jié)果：
1 abc

復(fù)合類型示例：

from typing import Dict, List, Tuple
numbers: List[int] = [1, 2, 3, 4, 5, 100]
numbers_dict: Dict[str, int] = {
    "one": 1,
    "two": 2,
    "three": 3,
    "four": 4,
    "five": 5,
    "hundred": 100,
}
multi_type_tuple: Tuple[str, int, bool] = ("one", 1, False)
print(numbers)
print(numbers_dict)
print(multi_type_tuple)
#運(yùn)行結(jié)果：
[1, 2, 3, 4, 5, 100]
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4, 'five': 5, 'hundred': 100}
('one', 1, False)

函數(shù)示例：

def sum(a: int, b: int) -> int:
    return a + b
print(sum(10, 20))
#運(yùn)行結(jié)果：
30

靜態(tài)類型檢查

python本質(zhì)上畢竟還是動(dòng)態(tài)語言，雖然支持按照靜態(tài)類型的語法寫代碼，

但是代碼執(zhí)行時(shí)還是以動(dòng)態(tài)類型的方式去運(yùn)行的。

比如下面的示例（test.py）：

def sum(a: int, b: int) -> int:
    return a + b
print(sum(10, 20))
print(sum("10", "20")) # 你的IDE也許會(huì)提示類型錯(cuò)誤， 但是仍然可以執(zhí)行
#運(yùn)行結(jié)果：
30
1020

上面的代碼也許會(huì)提示類型錯(cuò)誤（根據(jù)你的IDE配置情況來看），

但是執(zhí)行還是可以執(zhí)行，這樣，我們靜態(tài)類型的寫法就沒有意義了。

我們的原意是希望像靜態(tài)類型語言一樣，在實(shí)際執(zhí)行前檢查類型是否合法。

這時(shí)，我們可以使用mypy 工具來檢查我們代碼中的類型情況。

pip install mypy

簡單封裝一個(gè)檢查類型的腳本(check_run.py）：

import subprocess
import sys
def type_check(script):
    output = subprocess.run(['mypy', script], stdout=subprocess.PIPE).stdout
    return output.decode('utf-8')
def run(script):
    output = subprocess.run(['python3.6', script])
if __name__ == '__main__':
    script = sys.argv[1]
    mypy_output = type_check(script)
    if mypy_output != '':
        print(mypy_output)
    else:
        run(script)

用上面的 test.py 作為測試腳本，默認(rèn)執(zhí)行：

$ python ./test.py
30
1020

加上檢查類型的功能，mypy會(huì)幫助我們檢查出來代碼中的類型問題：

$ python check_run.py test.py
test.py:9: error: Argument 1 to "sum" has incompatible type "str"; expected "int" [arg-type]
test.py:9: error: Argument 2 to "sum" has incompatible type "str"; expected "int" [arg-type]
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