Python для начинающих

Как подружиться с типами в Python с помощью typing

Python динамический, но иногда это слишком большая свобода. Функция ждёт число, а получает словарь, и ошибка вылезает только в рантайме. Модуль typing помогает заранее описывать, что именно мы ожидаем, и ловить часть ошибок ещё до запуска — с помощью статических анализаторов (например, mypy, PyCharm, VS Code).

---

### Базовые аннотации

from typing import List, Dict

def average(values: List[float]) -> float:
    return sum(values) / len(values)

def word_count(texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
    result: Dict[str, int] = {}
    for t in texts:
        result[t] = result.get(t, 0) + 1
    return result

Здесь мы явно говорим: values — список чисел с плавающей точкой, word_count возвращает словарь слово -> количество.

---

### Optional и Union: когда вариантов несколько

from typing import Optional, Union

def to_int(value: Union[str, float, int]) -> Optional[int]:
    try:
        return int(value)
    except (TypeError, ValueError):
        return None

Union означает: параметр может быть одним из перечисленных типов. Optional[int] — просто сокращение для Union[int, None].

---

### Собственные типы с TypedDict

Если вы любите словари, но хотите немного порядка:

from typing import TypedDict

class User(TypedDict):
    id: int
    name: str
    is_active: bool

def greet(user: User) -> str:
    status = "active" if user["is_active"] else "inactive"
    return f"{user['name']} ({status})"

Теперь статический анализатор предупредит, если вы забудете, например, is_active или передадите строку вместо int для id.

---

### Protocol: утка по правилам

Иногда важен не тип объекта, а то, какие у него есть методы:

from typing import Protocol

class Writer(Protocol):
    def write(self, data: str) -> None:
        ...

def log_message(writer: Writer, message: str) -> None:
    writer.write(message + "\n")

Любой объект с методом write(str) -> None подойдёт: файл, буфер, ваш собственный логгер. Это структурная типизация.

---

### Обобщения с TypeVar

Хотите одну функцию для разных типов, но с сохранением информации о них?

from typing import TypeVar, List

T = TypeVar("T")

def first(items: List[T]) -> T:
    return items[0]

Если передать List[int], тип результата будет int, а не «что-то неопределённое».

---

Модуль typing не делает код быстрее и не защищает от всех ошибок, но даёт мощный инструмент: формализовать ваши ожидания от данных. А чем точнее формулировки, тем меньше сюрпризов в рантайме.

252 views04:58