除非我弄错了，在Python中创建一个函数是这样的:
def my_func(param1, param2):
# stuff
但是，实际上并没有给出这些参数的类型。而且，如果我没记错的话，Python是一种强类型语言，因此，Python似乎不应该让你传入与函数创建者期望的不同类型的参数。然而，Python如何知道函数的用户正在传递正确的类型呢?假设函数实际使用了形参，如果它是错误的类型，程序会死吗?必须指定类型吗?
当前回答
Python并不关心你将什么传递给它的函数。当您调用my_func(a,b)时，param1和param2变量将保存a和b的值。Python不知道您正在使用正确的类型调用函数，并期望程序员处理这一点。如果函数将使用不同类型的参数调用，您可以使用try/except块包装访问它们的代码，并以您想要的任何方式计算参数。
其他回答
Python并不关心你将什么传递给它的函数。当您调用my_func(a,b)时，param1和param2变量将保存a和b的值。Python不知道您正在使用正确的类型调用函数，并期望程序员处理这一点。如果函数将使用不同类型的参数调用，您可以使用try/except块包装访问它们的代码，并以您想要的任何方式计算参数。
要有效地使用typing模块(Python 3.5新增)，请包含all(*)。
from typing import *
你将准备使用:
List, Tuple, Set, Map - for list, tuple, set and map respectively.
Iterable - useful for generators.
Any - when it could be anything.
Union - when it could be anything within a specified set of types, as opposed to Any.
Optional - when it might be None. Shorthand for Union[T, None].
TypeVar - used with generics.
Callable - used primarily for functions, but could be used for other callables.
然而，你仍然可以使用类型名称，如int, list, dict，…
你从不指定类型;Python有鸭子类型的概念;基本上，处理参数的代码将对参数做出某些假设——可能通过调用参数期望实现的某些方法。如果参数类型错误，则会引发异常。
一般来说，这取决于你的代码来确保你传递的对象是正确类型的——没有编译器提前强制这一点。
Python是强类型的，因为每个对象都有一个类型，每个对象都知道它的类型，不可能意外或故意使用一个类型的对象，“好像”它是一个不同类型的对象，对象上的所有基本操作都委托给它的类型。
这和名字无关。Python中的名称没有“类型”:如果定义了名称，则名称指向对象，并且对象确实具有类型(但这实际上并不强制名称具有类型:名称就是名称)。
A name in Python can perfectly well refer to different objects at different times (as in most programming languages, though not all) -- and there is no constraint on the name such that, if it has once referred to an object of type X, it's then forevermore constrained to refer only to other objects of type X. Constraints on names are not part of the concept of "strong typing", though some enthusiasts of static typing (where names do get constrained, and in a static, AKA compile-time, fashion, too) do misuse the term this way.
如果有人想指定变量类型，我已经实现了一个包装器。
import functools
def type_check(func):
@functools.wraps(func)
def check(*args, **kwargs):
for i in range(len(args)):
v = args[i]
v_name = list(func.__annotations__.keys())[i]
v_type = list(func.__annotations__.values())[i]
error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ')'
if not isinstance(v, v_type):
raise TypeError(error_msg)
result = func(*args, **kwargs)
v = result
v_name = 'return'
v_type = func.__annotations__['return']
error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ')'
if not isinstance(v, v_type):
raise TypeError(error_msg)
return result
return check
使用它作为:
@type_check
def test(name : str) -> float:
return 3.0
@type_check
def test2(name : str) -> str:
return 3.0
>> test('asd')
>> 3.0
>> test(42)
>> TypeError: Variable `name` should be type (<class 'str'>) but instead is type (<class 'int'>)
>> test2('asd')
>> TypeError: Variable `return` should be type (<class 'str'>) but instead is type (<class 'float'>)
EDIT
如果没有声明任何参数的(或返回值的)类型，上面的代码就不能工作。下面的编辑可以提供帮助，另一方面，它只对kwarg有效，不检查args。
def type_check(func):
@functools.wraps(func)
def check(*args, **kwargs):
for name, value in kwargs.items():
v = value
v_name = name
if name not in func.__annotations__:
continue
v_type = func.__annotations__[name]
error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ') '
if not isinstance(v, v_type):
raise TypeError(error_msg)
result = func(*args, **kwargs)
if 'return' in func.__annotations__:
v = result
v_name = 'return'
v_type = func.__annotations__['return']
error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ')'
if not isinstance(v, v_type):
raise TypeError(error_msg)
return result
return check
