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本篇內容介紹了“Python中的typing模塊怎么用”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
在平時工作中,我們通常用PyCharm
開發Python工程,也可以用Vim編輯和查看Python腳本。但是,如果我們僅僅想創造一個單獨的腳本來實現某些功能,那么用PyCharm會顯得大題小做,用Vim又不方便編輯。這時候,我們可以借助文本編輯器,比如Sublime Text,來實現Python腳本的編輯和運行。
Sublime Text是Mac系統支持的文本編輯器,Notepad++不支持Mac系統。
如果我們想在Sublime Text中支持Python運行,需要做一些設置。
打開Sublime Text的Tools,選擇Build System中的New Build System…,會出現腳本,我們修改其中的內容如下:
{ "cmd": ["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"], }
其中cmd中對應的列表的第一項為Python的安裝路徑。編輯完后,在默認位置保存文件,比如剛才的文件名為Python3.7.sublime-build
。
這時候我們再去看Tools中,已經出現了剛才編輯的Python3.7的環境,選擇該項,我們就可以在Sublime Text
中運行Python腳本了。
我們示例的Python腳本為test.py,代碼如下:
import numpy as np matrix = np.array([[0, 1, 2], [2, 4, 5] ]) print(matrix[1, 2]) print("Hello world from Sublime Text.")
點擊Tools
中的Build或者Ctrl+B運行程序,結果如下:
同樣,在Windows
系統中也可以這樣設置,方便又使用。
至于Notepad++
是否有相似的功能,還有待研究。  
iTerm2是Mac系統很好用的終端工具,本文不過多介紹iTerm2,而是介紹如何直接在iTerm2中查看圖片,這樣可以方便我們在終端直接查看圖片。
我們使用的工具為imgcat
。
在iTerm2中新建shell腳本imgcat.sh,編輯完文件后保存,并用chmod u+x imgcat.sh賦予執行權限。
這樣就可以直接查看圖片了。什么,這么簡單?對,就是這么簡單!
在筆者電腦上的效果如下:
typing模塊是Python中提供類型支持的模塊,它的主要作用為:
類型檢查,防止運行時出現參數和返回值類型不符合。
作為開發文檔附加說明,方便使用者調用時傳入和返回參數類型。
該模塊加入后并不會影響程序的運行,不會報正式的錯誤,只有提醒。
簡單來說,使用typing模塊我們可以對參數的類型做注釋并檢查,它不會影響程序運行,而這是提醒。總所周知,在Python中調用函數或變量時,不需要對參數或變量進行類型說明,這樣雖然方便程序編寫,但不利于程序閱讀,有了typing模塊,可以增加程序的可閱讀性,同時也能提升代碼的可維護性和健壯性。
舉個簡單的例子,我們實現一個函數digits_sum
,輸入參數為字符串,比如”352″,輸出該數字上的各個數位上的數字之和,比如10。有了typing模塊,我們的代碼如類似如下:
from typing import * # 創建函數 def digits_sum(num:str) -> int: digits_arr = map(lambda x: int(x), num) return sum(digits_arr) # 測試 num = "352" result = digits_sum(num=num) print(result)
輸出結果為10。對上面的程序做點說明,其中第一句中的from typing import *
可以不必寫,因為str,int都是Python內置的數據類型。函數聲明為def digits_sum(num:str) -> int
,括號內的num類型為str,箭頭后的int表示函數的輸出結果數據類型為int。
我們再給出一個例子。函數dict_multipy
,輸入為字典,如果key值對應的value的數據類型為float或者int型,則乘以2,否則跳過,那么輸出也為字典。程序如下:
from typing import Dict, Any # 創建函數 def dict_multipy(d: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float or int]: new_dict = {} for k, v in d.items(): if isinstance(v, (float, int)): new_dict[k] = v * 2 return new_dict # 測試 d = {"no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"} new_d = dict_multipy(d=d) print(new_d) Python
輸出結果為{‘age’: 24, ‘work_year’: 6}
。在函數聲明中,d為字典,其key值為str,val為任意類型(Any),輸出為字典,key值為str,val值為float或者int。
當然,我們還可以在typing創建別名或者新的數據類型,以下就是一個例子。
from typing import List # 取List[float]別名為Vector Vector = List[float] def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector: return [scalar * num for num in vector] new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
“Python中的typing模塊怎么用”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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