Что означает -> в определениях функций Python?
недавно я заметил кое-что интересное, глядя на спецификация грамматики Python 3.3:
funcdef: 'def' NAME parameters ['->' test] ':' suite
дополнительный блок "стрелка" отсутствовал в Python 2, и я не мог найти никакой информации о его значении в Python 3. Оказывается, это правильный Python и он принят интерпретатором:
def f(x) -> 123:
return x
Я думал, что это может быть какой-то синтаксис условие, но:
- Я не могу проверить
xздесь, у него еще не определено, - независимо от того, что я ставлю после стрелки (например
2 < 1), он не влияет на поведение функции.
может ли кто-нибудь, привыкший к этому синтаксису, объяснить это?
3 ответов:
Это функции аннотация.
более подробно, Python 2.x имеет docstrings, которые позволяют прикреплять строку метаданных к различным типам объектов. Это удивительно удобно, поэтому Python 3 расширяет эту функцию, позволяя прикреплять метаданные к функциям, описывающим их параметры и возвращаемые значения.
нет предвзятого варианта использования, но PEP предлагает несколько. Один очень удобный, чтобы позволить вам аннотировать параметры с их ожидаемым типы; тогда было бы легко написать декоратор, который проверяет аннотации или принуждает аргументы к правильному типу. Другой-разрешить документацию по конкретным параметрам вместо кодирования ее в строку документа.
это аннотации функций, описанные в PEP 3107. В частности,
->отмечает аннотацию функции возврата.примеры:
>>> def kinetic_energy(m:'in KG', v:'in M/S')->'Joules': ... return 1/2*m*v**2 ... >>> kinetic_energy.__annotations__ {'return': 'Joules', 'v': 'in M/S', 'm': 'in KG'}аннотации-это словари, поэтому вы можете сделать это:
>>> '{:,} {}'.format(kinetic_energy(20,3000), kinetic_energy.__annotations__['return']) '90,000,000.0 Joules'вы также можете иметь структуру данных python, а не просто строку:
>>> rd={'type':float,'units':'Joules','docstring':'Given mass and velocity returns kinetic energy in Joules'} >>> def f()->rd: ... pass >>> f.__annotations__['return']['type'] <class 'float'> >>> f.__annotations__['return']['units'] 'Joules' >>> f.__annotations__['return']['docstring'] 'Given mass and velocity returns kinetic energy in Joules'или, вы можете использовать атрибуты-функции для проверки называемых ценностей:
def validate(func, locals): for var, test in func.__annotations__.items(): value = locals[var] try: pr=test.__name__+': '+test.__docstring__ except AttributeError: pr=test.__name__ msg = '{}=={}; Test: {}'.format(var, value, pr) assert test(value), msg def between(lo, hi): def _between(x): return lo <= x <= hi _between.__docstring__='must be between {} and {}'.format(lo,hi) return _between def f(x: between(3,10), y:lambda _y: isinstance(_y,int)): validate(f, locals()) print(x,y)печать
>>> f(2,2) AssertionError: x==2; Test: _between: must be between 3 and 10 >>> f(3,2.1) AssertionError: y==2.1; Test: <lambda>
Как уже было сказано,
->символ используется как часть аннотации функции. В более поздних версиях Python>= 3.5, хотя она определена смысл.PEP 3107 -- аннотации функций описана спецификация, определяющая грамматические изменения, существование
func.__annotations__, в котором они хранятся, а то, что это дело остается открытым.В Python
3.5, однако,PEP 484 -- тип Намеки придает этому одно значение:->используется для указания типа, который возвращает функция. Также кажется, что это будет применяться в будущих версиях, как описано в как насчет существующего использования аннотаций:самая быстрая мыслимая схема введет молчаливое устаревание аннотаций без подсказок типа в 3.6, полное устаревание в 3.7 и объявить подсказки типа как единственное разрешенное использование аннотаций в Python 3.8.
(выделено мной)
это фактически не было реализовано с
3.6насколько я могу судить, поэтому он может столкнуться с будущими версиями.согласно этому, пример, который вы предоставили:
def f(x) -> 123: return xбудет запрещено в будущем (и в текущих версиях будет запутанным), его нужно будет изменить на:
def f(x) -> int: return xдля того, чтобы эффективно описать эту функцию
fвозвращает объект типаint.аннотации никоим образом не используются самим Python, он в значительной степени заполняет и игнорирует их. Это до сторонних библиотек, чтобы работать с ними.
Comments