一、学前花絮
我们之前说过，好的程序员编写程序，要有注释。比如你编写一个函数，最好开头要用文字说明一下这个函数有什么功能。而本篇文章所说的类型注解与注释的作用类似，只不过类型注解是在程序块内，而注释是程序的文字说明。
想象一下，你给朋友寄一个包裹。如果你在包裹上写明’易碎品’和’向上箭头’，快递员就会知道要小心轻放、正确朝向。类型注解（Type Hints） 在编程中就扮演着类似的角色——它是一种为代码添加’说明标签’的技术，明确地指出变量、函数参数和返回值应该是什么数据类型。
二、Python 类型注解
2.1 类型注解的例子
简单来说，类型注解就是在代码中注明数据类型的语法，它的核心目的是：
- 提高代码可读性：让他人（以及未来的你）一眼就能看懂代码的意图。
- 便于静态检查：在运行代码前，通过工具发现潜在的类型错误。
- 增强IDE支持：让代码编辑器提供更准确的自动补全和提示。
一个简单的例子：：
第二段代码明确指出了 name 应该是字符串类型（str），函数会返回一个字符串（-> str）。
2.2 为什么需要类型注解？
Python 以其动态类型特性而闻名——你不需要提前声明变量的类型，解释器会在运行时自动推断。这虽然灵活，但也带来了问题：
代码难以理解：看到一个函数时，不清楚应该传入什么类型的数据
隐藏的bug：可能不小心传入了错误类型，直到运行时才报错
开发效率低：IDE无法提供准确的代码提示和补全
类型注解通过提供可选的类型信息来解决这些问题，让你的代码更加健壮和可维护。
2.3 类型注解的基础语法详解
2.3.1 变量注解
从 Python 3.6 开始，你可以直接为变量添加类型注解：
说明：name: str 读作’变量 name 的类型是 str’。
2.3.2 函数注解
在函数参数后加 : 类型。
解读这个函数：
first_name: str：参数 first_name 应该是字符串。
last_name: str：参数 last_name 应该是字符串。
-> str：这个函数执行后会返回一个字符串。
现在，任何人调用这个函数时，都能清晰地知道需要传递什么，以及会得到什么。
函数注解是类型注解最常见的应用场景：
2.3.3 参数默认值
你可以同时使用类型注解和默认值：
2.3.4 复杂类型注解
基本的 str, int, list 很好用，但如果我们想表达’一个由整数组成的列表’该怎么办？这时就需要 Python 的 typing 模块提供更强大的工具。
列表、字典等容器类型
可选类型（Optional）
当值可能是某种类型或者是 None 时使用：
联合类型（Union）
当值可能是多种类型之一时使用：
2.4 类型检查实战
2.4.1 使用 Mypy 进行静态类型检查
Mypy 是最流行的 Python 类型检查器。首先安装它：
pip install mypy
假设我们有一个有潜在类型问题的文件 example.py：
运行 mypy 检查，你会发现提示如下错误信息：
2.4.2 在 IDE 中实时检查
现代 IDE（如 VS Code、PyCharm）都内置了类型检查支持：
- 错误高亮：类型不匹配的代码会被标记出来
- 智能提示：输入代码时会显示参数和返回值的类型信息
- 自动补全：基于类型信息提供更准确的代码补全建议
2.4.3 如何掌握类型注解这一功能
1. 渐进式采用
从新代码开始使用类型注解
逐步为重要的旧代码添加注解
不需要一次性为所有代码添加类型
2. 保持一致性
在项目中保持统一的注解风格
团队协商决定注解的详细程度
3.避免过度注解
# 不推荐：过于明显的类型不需要注解
x: int = 5 # 5明显是整数，可以省略注解
# 推荐：为复杂逻辑或公共接口添加注解
def calculate_statistics(data: List[float]) -> Dict[str, float]:
”’计算数据的各种统计指标”’
# 下面是复杂实现…
2.5 总结与实践
类型注解是提升代码质量的强大工具。让我们通过一个综合练习来巩固所学：
输出结果为：
三、小结
今天我们学习了python语言的类型注解功能。这部分内容属于基础知识之上的功能，也就是说你在编写程序的时候可以没有类型注解，完全可以运行成功。但对于一个专业的程序员来说，通常会在一个大的工程项目中承担工作，如果所有人写的代码都没有类型注解，时间长了，连自己读起来都会困难。
之前的文章提到写程序要有注释，包括单行注释和多行注释。注解和注释还是有区别的，注释纯粹是文本，可以描述程序做什么事情。而注解是在程序代码块内，更清晰表达程序的意图。
让我们保持学习热情，多做练习。我们下期再见！
快乐男孩
#python#