用 Type Annotation 提升你的 Python 代码质量

2025年6月8日
Python
项目优化和性能提升

本文将介绍如何使用 Python 类型注解来提升代码质量，包括类型检查、IDE 支持、代码可读性等方面的改进...

用 Type Annotation 提升你的 Python 代码质量

Python 的类型注解（Type Annotations）是 Python 3.5 引入的一个重要特性。通过使用类型注解，我们可以让代码更加清晰、可维护，并且能够在开发过程中及早发现潜在的类型错误。

为什么要使用类型注解？

  1. 提高代码可读性：通过类型注解，其他开发者可以更快地理解代码的意图
  2. 增强 IDE 支持：IDE 可以提供更好的代码补全和错误检查
  3. 早期发现 Bug：在运行前就能发现类型相关的错误
  4. 便于重构：类型信息使得重构更加安全和容易

基本用法

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

# 变量注解
age: int = 25
scores: list[int] = [95, 98, 97]

python

进阶技巧

使用类型别名

from typing import TypeAlias

Vector: TypeAlias = list[float]

def scale(v: Vector, factor: float) -> Vector:
    return [x * factor for x in v]

python

这样，我们就可以在代码中使用 Vector 类型别名，而不是每次都写 list[float]，这个类型别名可以提高代码的可读性。

类型检查

from typing import List, Dict, Optional

def process_data(data: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
    return [item for item in data if item['value'] > 100]

python

在上面的代码中，我们定义了三个类型：List、Dict 和 Optional。List 表示一个列表，Dict 表示一个字典，Optional 表示一个可选的类型。

如果我们在调用 process_data 函数时，传入的参数类型不正确，那么 IDE 会给出提示。

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