一、为什么需要explaintype

在Python中，类型是通过值的动态特征推断的，这种动态类型语言易于使用和阅读，但也可能导致代码的错误或不可预测性。

为了解决这个问题，Python提供了类型注释。这使得程序员可以对函数参数和返回值添加注释，以明确它们应该具有的类型。然而这种注释只是一个提示，而不能阻止开发人员不遵守这些规则，所以需要更加强大的类型检查库。

这就是explaintype的作用。

二、使用方法

1. 安装

可以使用pip进行安装，命令如下：

pip install explaintype

2. 基础使用示例

首先，我们需要导入explaintype：

from explaintype import explain, unexplain, AssertionException

接下来，我们定义一个函数，并添加类型注释：

def add_numbers(a: float, b: float) -> float:
    return a + b

现在，我们可以使用explain()函数来测试函数的输入和输出：

try:
    input_data = {'a': 1, 'b': 2}
    output_data = add_numbers(**input_data)
    result = explain(input_data, output_data)
except AssertionException as ex:
    result = ex.explanation

在上面的示例中，我们首先尝试调用add_numbers(), 然后将输入和输出数据传递给explain()函数。如果该函数返回结果，则说明输入和输出类型正确。否则，将raise AssertionException异常，可以通过异常中的explanation属性来查看错误信息。

3. 使用说明

除了使用默认设置外，explaintype还支持自己的配置项，并提供了多种其他函数来帮助进行高级类型检查。

下面是一些在实践中可能有用的配置示例：

设置TOLERANCE

可以在特定的值设定一个容忍度。这将使得比较浮点数似乎是相等的：只要它们之间的差距很小。

from explaintype.config import Config
config = Config()
config.TOLERANCE = 0.000001 # 设置容忍的小数，默认值为0.0

无限制地绕过typing

explaintype支持任何类型的模块。如果打算允许任何类型模块绕过所有typing约束，可以使用ALLOW_ALL。

from explaintype.config import Config
config = Config()
config.ALLOW_ALL = True

碰到没有定义的类型时强制要求

默认情况下，如果发现一个没有定义的类型将被视为“任何类型”。如果不希望看到这种情况，可以将config.UNDEFINED_IS_ANY设置为False。

from explaintype.config import Config
config = Config()
config.UNDEFINED_IS_ANY = False

使用其他模块的自定义类型

如果需要使用来自其他模块的自定义类型，请使用config.TYPE_HINTS：

from typing import Dict
from my_module import CustomType
from explaintype.config import Config
config = Config()
config.TYPE_HINTS.update({
    'Dict[str, CustomType]': Dict[str, CustomType]
})

在上面的示例中，我将my_module中定义的CustomType添加到了explaintype的配置中。

4. 高级示例：结合多个函数

为了更好的理解explaintype，下面举一个实际示例：将两个向量相加，并返回相加后的向量。这里使用了三个不同的函数。

第一个函数 - Vec2类

我们首先定义了一个Vec2类，表示二维向量。这个类有add()方法，将两个向量相加：

class Vec2:
    def __init__(self, x: float, y: float):
        self.x = x
        self.y = y

    def add(self, other: 'Vec2') -> 'Vec2':
        return Vec2(self.x + other.x, self.y + other.y)

第二个函数 - 相加器

add()函数接受两个Vec2对象，并调用add()方法将它们相加。

def add(vec1: 'Vec2', vec2: 'Vec2') -> 'Vec2':
    return vec1.add(vec2)

第三个函数 - 输入输出校验

最后我们定义一个函数，它将测试add函数的输入和输出。

def test_add(vec1: 'Vec2', vec2: 'Vec2') -> 'Vec2':
    expected_output = Vec2(vec1.x + vec2.x, vec1.y + vec2.y)
    output = add(vec1, vec2)
    return explain({'vec1': vec1, 'vec2': vec2}, output, expected_output)

5. 运行测试

最后一步是运行我们的消息测试。将以下代码添加到文件底部以运行test_add()函数：

if __name__ == '__main__':
    v1 = Vec2(1.0, 2.0)
    v2 = Vec2(3.0, 4.0)
    print(test_add(v1, v2))

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/1995.html