Возвращаемый тип данных python

Функция type() в Python

Язык программирования Python предлагает нам функцию для проверки того, какой тип информации хранится в переменных. Эта встроенная функция называется type().

Что такое функция type() в Python?

type() — это встроенная функция Python, которая в зависимости от переданных аргументов возвращает тип объектов или объект нового типа.

Функция type() возвращает информацию о структурах данных, используемых для хранения элементов данных в программе. При сохранении данных в Python тип элементов в явном виде не указывается. А для определения типа данных используется type() .

Синтаксис функции type()

Как уже ранее говорилось, type() — это встроенная функция, которая возвращает тип объекта. Она является полиморфной функцией. Это означает, что она может принимать любой тип объекта и, соответственно, любой тип возвращать.

Данная функция очень часто используется при отладке программ, когда необходимо контролировать типы объектов. Ее также полезно использовать для проверки аргумента, передающегося в функцию.

Синтаксис

Если передается один аргумент:

Если передается три аргумента:

Когда передается один аргумент, type() возвращает тип переданного в нее объекта. Когда передаются три аргумента, функция возвращает объект нового типа.

Примеры использования функции type()

Функция type() позволяет определить тип данных переменной или параметра. Например, если значение переменной равно 5 , то type() возвратит int .

x = 5 print(type(x)) s = 'xyz’' print(type(s)) from collections import OrderedDict od = OrderedDict() print(type(od)) class Data: pass d = Data() print(type(d))

Функция type() возвращает тип объекта с именем модуля. Но в нашем скрипте имя модуля не определено, поэтому в последнем примере этот модуль называется __main__ .

Функция type() с одним аргументом

Если вы передаете в функцию type() один аргумент, она вернет вам тип этого аргумента. Вы можете, к примеру, проверить, является ли аргумент строкой, целым числом, списком и так далее.

Скажем, если в переменной x сохранено значение «Hello» , вы можете убедиться, что тип переменной является строкой.

Функция type() с тремя аргументами

Когда функция type() используется с тремя аргументами, она возвращает объект нового типа. Имя данного объекта определяется в первом аргументе, его тип во втором, а в третьем аргументе задается пространство имен этого нового объекта.

Синтаксис имеет следующий вид:

• name — определяет имя нового класса;
• bases — определяет базовые (родительские( классы) для нашего класса;
• dict — определяет словарь с пространством имен для нашего класса.

Возможные способы использования

В Python тип данных при определении переменной не задается. Он определяется автоматически, исходя из сохраняемого значения. Следовательно, чтобы узнать этот тип данных, необходимо воспользоваться встроенной функцией type(). Это, как правило, очень удобно делать при отладке программ.

Еще type() позволяет нам создавать классы и их атрибуты непосредственно в процессе выполнения программы, так сказать, на лету. Для этого нужно передать в данную функцию три аргумента.

Также при помощи type() можно создавать SQL-таблицы в базах данных.

Еще примеры использования в реальной жизни:

Функция type() может быть полезна при отладке вашего кода или когда вы пытаетесь выяснить, почему конкретный объект ведет себя не так, как вы ожидаете.

При помощи type() также можно проверить тип данных переменной перед ее использованием в программе, что позволяет избежать ошибок и повышает эффективность программы.

Например, type() можно использовать для проверки типа данных строки перед объединением (конкатенацией) ее с другой строкой. Если тип данных не является строкой, данная операция не сможет быть выполнена и будет выдано сообщение об ошибке.

От редакции Pythonist: о конкатенации строк читайте в статье «Как работает конкатенация строк в Python 3».

Часто задаваемые вопросы

1. Чем полезна функция type()

Встроенная функция type() определяет тип данных, хранящихся в переменных или объектах программы. Например, если переменная имеет значение 45.5 , тип такой переменной — float . Другой пример: если переменная subj содержит значение «Python», тип данной переменной — string (строка).

2. Как определить тип данных в Python?

Чтобы определить тип переменной в Python, используется встроенная функция type(). В Python все является объектом. Поэтому, когда вы используете функцию type() для вывода типа значения переменной на экран, она возвращает тип класса объекта.

3. Что такое код типа в Python?

При создании массивов в Python используется символ кода типа. Тип данных указывается во время создания массива с помощью одного символа, называемого кодом типа. Он определяет внутреннее представление длины одного элемента массива в байтах.

4. Что такое класс type() в Python?

Класс type() в Python является метаклассом, а все остальные классы — его экземпляры. Любая новая категория и, следовательно, любой класс в Python является экземпляром метакласса type() , точно так же, как любой обычный объект является экземпляром какого-либо класса.

5. Что такое тип возвращаемого значения функции в Python?

Результат функции называется возвращаемым значением, а тип данных возвращаемого значения — типом возвращаемого значения. Независимо от того, возвращает ли функция значение, ее объявление и определение должны включать тип возвращаемого значения.

Заключение

Мы надеемся, что данная статья дала вам исчерпывающее представление о встроенной функции Python type() и о возможных способах ее использования. Если у вас остались какие-либо вопросы, пожалуйста, пишите их в комментариях.

Источник

Возвращаемый тип данных python

Аннотация функций

Синтаксис аннотации переменных работает и для параметров функций. Однако, чтобы указать тип возврата ( return ), мы добавляем стрелку –> , за которой следует его тип.

from typing import Dict, List def convert_celcius_to_fahrenheit(celcius_temp: float) –> float: return (celcius_temp * 9/5) + 32 def send_email(subject: str, body: str, recipients: List[str], cache: Dict[str, str]) –> bool: # пропущено для краткости return True # или False 

Использование специальных типов

Итак, когда мы разогрелись и познакомились с синтаксисом аннотаций типов, давайте познакомимся с более сложными типами.

Any

Переменная типа Any является неограниченной. Поэтому такие переменные совместимы со всеми другими типами ( int , str , List и т. д.), а все остальные типы совместимы с ними.

from typing import Any result: Any = "SUCCESS" # также работает, потому что переменные типа Any совместимы с другими типами result = 10 state: str = "PENDING" # работает, потому что все остальные типы совместимы с типом Any. state = result 

Literal

Литералы используются для указания программам проверки типов, что значение, которое имеет переменная или функция, равно одному из указанных значений.

from typing import Literal GENDER = Literal["male", "female", "non–conforming"] def create_user(first_name: str, last_name: str, gender: GENDER) –> dict[str, str, GENDER]: return create_user("John", "Bond", "male") 

В вышеприведенном примере пол будет одним из значений литерального объявления GENDER – «мужской», «женский» или «non–conforming».

Union

Иногда переменная может обладать свойствами, охватывающими два объявленных типа. Переменная также может быть двух типов.

from typing import Union def get_room_temperature() –> Union[int, float]: return 20.8 # 20 тоже сработает 

TypedDict

Словари, будучи одной из самых простых форм структуры данных в Python, являются одним из наиболее используемых типов переменных в языке.

Использование TypedDict может значительно улучшить читаемость кода, особенно в большом проекте, где много объявлений в разных местах; отслеживание того, что куда идет, становится затруднительным по мере изменения размера проекта.

from typing import TypedDict, Union class Card(TypedDict): rank: Union[str, int] suit: str # класс Card теперь имеет поведение обоих классов TypedDict и dict # Card может быть использован для аннотации переменной ace_of_spade: Card = # или может быть инстанцирован ace_of_spade = Card(rank='A', suit='♤') 

NoReturn

Тип NoReturn аналогичен типу void в других языках программирования. Он используется для объявления того, что функция не имеет возврата.

from typing import NoReturn def say_greeting() –> NoReturn: print("Hello World!") 

Final

Это конструкция типизации, используемая для указания того, что переменная не должна быть повторно назначена или переопределена в подклассе.

from typing import Final MIN_NAME_LENGTH: Final = 2 # выдаст ошибку, зафиксированную системой проверки типов MIN_NAME_LENGTH += 1 class Validator(object): MIN_NAME_LENGTH: Final[int] = 4 class UserValidator(Validator): # эта строка будет отмечена интерпретатором MIN_NAME_LENGTH = 3 

Использование статической проверки типов в Python

Интерпретатор Python по умолчанию не осуществляет проверку типов. Однако была создана версия интерпретатора Python – mypy , которая обеспечивает проверку типов на уровне интерпретатора.

Вы можете использовать mypy двумя способами:

1. Загрузить командную строку mypy и использовать ее для запуска ваших скриптов Python.
2. Установить расширение mypy , доступное в VSCode и PyCharm.

Лучшие практики аннотации типов

1. Использование типа Any

Тип Any следует использовать только тогда, когда точный тип возвращаемой переменной или параметра функции нам неизвестен; это может быть при использовании сторонней библиотеки, не имеющей аннотаций типов, или при использовании модуля без аннотаций типов.

2. Включите статическую проверку типов

Преимущества проверки типов, заключающиеся в предотвращении ошибок и помощи разработчику, будут не так ощутимы, если она будет динамической. Если вы не любите командную строку mypy , вы также можете установить его как расширение VSCode или PyCharm.

3. Используйте кортежи для массивов фиксированной длины

Кортежи выполняют двойную функцию записи. Поэтому, когда у вас есть известное количество элементов в массиве, особенно когда они не все одного типа, для переменной лучше использовать тип кортеж.

4. Типы возврата функций

Функции должны выполнять одно и только одно действие, поэтому они должны иметь один определенный тип.

В этой статье мы научились:

1. Синтаксису аннотации типов, а также аннотации переменных и функций.
2. Как использовать сложные конструкции типизации ( Any , Literal , Union , TypedDict , NoReturn , Final ).
3. Как можно обеспечить проверку типов на уровне интерпретатора Python.
4. Лучшим практикам аннотации типов и как внедрить проверку типов Python в свой проект.

Материалы по теме

Источники

Источник