Python 函数的 -> 及参数的强类型注解详解

什么是类型注解？

📌 Python 从 3.5 开始支持类型注解（Type Hinting），用于指定函数参数和返回值的类型，使代码更可读、可维护，并可使用 mypy 等工具进行静态类型检查。

💡 语法：

def 函数名(参数1: 类型, 参数2: 类型) -> 返回类型:
    代码块

🔹 示例

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

✅ 这里 x: int 和 y: int 指定参数类型，-> int 指定返回值类型。

为什么要使用类型注解？

特点	无类型注解	有类型注解
代码可读性	低	高
静态错误检测	❌ 运行时报错	✅ 提前检查
IDE 支持	较差，提示不精准	✅ 自动补全更准确
适用于大型项目	❌ 维护困难	✅ 代码更稳定

基础类型注解

📌 Python 中常见的类型：

数据类型	注解方式	示例
整数	int	x: int = 10
浮点数	float	y: float = 3.14
字符串	str	name: str = "Tom"
布尔值	bool	flag: bool = True
列表	List[类型]	scores: List[int] = [90, 80, 70]
元组	Tuple[类型1, 类型2]	data: Tuple[int, str] = (1, "hello")
字典	Dict[键类型, 值类型]	info: Dict[str, int] = {"age": 25}
集合	Set[类型]	nums: Set[int] = {1, 2, 3}

进阶：可选参数 (Optional)

📌 有些参数可能是 None，可以使用 Optional（等价于 Union[类型, None]）。

from typing import Optional

def get_username(user_id: int, nickname: Optional[str] = None) -> str:
    return nickname if nickname else f"User-{user_id}"

print(get_username(1))  # ✅ 输出: User-1
print(get_username(2, "Tom"))  # ✅ 输出: Tom

进阶：多个返回类型（Union）

📌 如果函数可能返回多种类型，如 int 或 str，可以使用 Union：

from typing import Union

def get_discount(price: float) -> Union[float, str]:
    return price * 0.9 if price > 100 else "无折扣"

print(get_discount(120))  # ✅ 输出: 108.0
print(get_discount(80))   # ✅ 输出: 无折扣

高级：泛型 (Generics)

📌 当参数或返回值的类型不确定时，可以使用泛型（TypeVar）：

from typing import TypeVar, List

T = TypeVar("T")  # 定义泛型变量

def first_element(elements: List[T]) -> T:
    return elements[0]

print(first_element([1, 2, 3]))  # ✅ 1
print(first_element(["a", "b", "c"]))  # ✅ 'a'

Callable（函数类型）

📌 有时，我们需要传递函数作为参数，可以使用 Callable 指定函数的参数和返回类型：

from typing import Callable

def execute_twice(func: Callable[[int], int], value: int) -> int:
    return func(func(value))

def square(x: int) -> int:
    return x * x

print(execute_twice(square, 2))  # ✅ 16

Any（任意类型）

📌 如果参数或返回值可以是任意类型，使用 Any：

from typing import Any

def print_value(value: Any) -> None:
    print(value)

print_value(123)        # ✅ 输出: 123
print_value("hello")    # ✅ 输出: hello
print_value([1, 2, 3])  # ✅ 输出: [1, 2, 3]

企业实战：数据库查询

📌 在企业开发中，我们常用类型注解来约束数据库返回的数据结构。

from typing import Dict, Union

def get_user_info(user_id: int) -> Dict[str, Union[str, int]]:
    return {"id": user_id, "name": "Alice", "age": 25}

print(get_user_info(1))  # ✅ {'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 25}

结合 mypy 进行静态类型检查

📌 Python 本身不会强制类型检查，但可以使用 mypy 进行静态检查：

pip install mypy
mypy my_script.py

⚠️ 如果 my_script.py 里有错误：

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

print(add("hello", 5))  # ❌ TypeError

🔴 mypy 会报错：

error: Argument 1 to "add" has incompatible type "str"; expected "int"

使用 @overload 进行重载

📌 在 Python 中，函数可以有不同的参数和返回值，使用 @overload 提供更精准的类型提示：

from typing import overload

@overload
def process_data(data: str) -> int: ...
@overload
def process_data(data: int) -> str: ...
    
def process_data(data):
    return len(data) if isinstance(data, str) else str(data)

print(process_data("hello"))  # ✅ 5
print(process_data(123))      # ✅ '123'

总结

概念	作用	示例
参数类型注解	指定函数参数类型	def func(a: int):
返回值注解	指定返回值类型	-> int
Optional	允许None值	Optional[str]
Union	多种可能类型	Union[int, str]
List/Dict	复杂数据类型	List[int]/Dict[str, int]
泛型TypeVar	适配多个类型	T = TypeVar("T")
Callable	传递函数	Callable[[int], int]
Any	任意类型	Any
mypy	静态类型检查	mypy script.py