Задание типа переменной в Python: от аннотаций до приведения типов

Расширенные примеры указания типов

Пример 1. Комбинирование аннотаций и приведения типов

При загрузке данных из внешнего источника часто нужно привести значения к нужному типу и явно обозначить его аннотацией.

from typing import List, Union

def parse_numbers(raw: List[str]) -> List[Union[int, None]]:
    """Преобразует список строк в числа, пропуская некорректные."""
    result: List[Union[int, None]] = []
    for item in raw:
        try:
            num = int(item)
            result.append(num)
        except ValueError:
            result.append(None)
    return result

data = ["10", "abc", "20"]
parsed = parse_numbers(data)
print(parsed)  # [10, None, 20]

[10, None, 20]

Здесь аннотация Union[int, None] показывает, что элемент может быть целым числом или None. Приведение типов выполняется только при успешном парсинге, иначе добавляется None.

Пример 2. Использование TypeVar для обобщённых функций

TypeVar позволяет создать обобщённую функцию, которая корректно удерживает тип входного и выходного значения.

from typing import TypeVar, List

T = TypeVar('T')

def first_element(elements: List[T]) -> T:
    """Возвращает первый элемент списка."""
    return elements[0]

# Примеры вызова
int_first = first_element([1, 2, 3])    # T = int
str_first = first_element(["a", "b"])  # T = str
print(int_first, str_first)

1 a

Без T аннотация возвращаемого типа была бы List[T] или Any. TypeVar сохраняет информацию о конкретном типе, что помогает статическому анализатору.

Пример 3. Аннотации с использованием Any и Optional

Any - специальный тип, совместимый с любым типом. Optional[X] - сокращение для Union[X, None].

from typing import Any, Optional

def process(value: Any) -> Optional[str]:
    """Принимает любое значение, возвращает строку или None."""
    if isinstance(value, (int, float)):
        return str(value)
    elif isinstance(value, str):
        return value.upper()
    else:
        return None

print(process(100))    # "100"
print(process("hello"))  # "HELLO"
print(process([1,2]))  # None

100
HELLO
None

Any даёт максимальную гибкость, но снижает эффективность статической проверки. Optional[str] чётко указывает, что функция может вернуть строку или ничего.

Пример 4. Валидация типов во время выполнения с помощью typeguard

Библиотека typeguard позволяет проверять аннотации в рантайме.

# Установка: pip install typeguard
from typeguard import typechecked

@typechecked
def divide(a: int, b: int) -> float:
    return a / b

# Корректный вызов
print(divide(10, 3))  # 3.333333...

# Некорректный вызов - вызовет TypeError
# print(divide("10", "3"))  # TypeError: type of argument "a" must be int; got str

3.3333333333333335

Это помогает отлавливать несоответствия типов в процессе выполнения, преобразуя аннотации в активные проверки.

Пример 5. Использование dataclass с аннотациями

Модуль dataclasses позволяет создавать классы с автоматической генерацией методов, а поля аннотируются типом.

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    emails: List[str]

user = User(id=1, name="Иван", emails=["ivan@mail.ru"])
print(user)  # User(id=1, name='Иван', emails=['ivan@mail.ru'])
print(user.name)  # Иван

User(id=1, name='Иван', emails=['ivan@mail.ru'])
Иван

Аннотации в dataclass не обязательны, но желательны - они улучшают автодополнение и читаемость, а также могут использоваться сторонними инструментами (например, marshmallow-dataclass) для сериализации.

Пример 6. Проверка типов с помощью mypy

Статический анализатор mypy находит ошибки без запуска кода. Пример файла sample.py:

# sample.py
age: int = "30"  # явная ошибка: строка, а не число
name: str = 123   # ещё одна ошибка

Запуск mypy:

$ mypy sample.py
sample.py:1: error: Incompatible types in assignment (expression has type "str", variable has type "int")
sample.py:2: error: Incompatible types in assignment (expression has type "int", variable has type "str")
Found 2 errors in 1 file (checked 1 source file)

Исправленный код:

age: int = 30
name: str = "Иван"
# mypy не выводит ошибок

mypy значительно повышает надёжность кода при активном использовании аннотаций.