что такое type в питоне
Функция type в Python 3
Эта статья поможет вам разобраться как работает функция type в языке программирования Python.
Введение
Python имеет множество встроенных функций. В этой статье мы обсудим, как проверить тип данных у переменных в Python с помощью функции type.
При программировании на Python мы пришли к ситуации, в которой хотим проверить тип данных у переменной. Для этого нам необходимо использовать встроенную функцию type.
Описание
Type — это встроенная функция, которая помогает определить тип переменной, передаваемой на вход.
Нужно просто поместить имя переменной внутри функции type, и Python вернет тип данных.
В основном, мы используем ее в целях отладки.
Базовый синтаксис
Параметры
Аргумент является необходимым параметром, который принимает внутрь функция type.
Аргументом может быть строка, целое число, список, кортеж, множество, словарь и т.д.
Также мы можем передать в функцию type три аргумента, т.е. type(name, databases, dict). В таком случае он вернет вам новый тип объекта.
Расширенный синтаксис
Параметры
Возвращаемые значения
Примеры
Рассмотрим некоторые способы, с помощью которых можно узнать тип данных у переменной.
Использование базового синтаксиса
В этом примере мы будем принимать входные данные во всех форматах для записи переменной типа string, integer, negative value, float value, complex number, list, tuple, set и dictionary. После этого мы распечатаем тип данных всех переменных и посмотрим вывод.
Здесь все просто и понятно.
Использование расширенного синтаксиса
В этом примере мы возьмем все параметры, такие как имя, базовый класс и т.д. После этого мы распечатаем вывод. Давайте посмотрим более наглядно с помощью следующего кода:
Заключение
В данной статье мы научились проверять тип данных у переменной и изучили как работает функция type с двумя различными методами. Мы также проверили все типы переменных с помощью функции type.
Однако, если у вас есть сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам.
Проверка типов данных и «утиная» типизация в Python
В этой статье мы вам расскажем о проверке типов, о различных типах данных в разных языках, а также о неявной типизации и подсказках.
В Python проверка типов выполняется в интерпретаторе. Так как Python — язык с динамической типизацией, он не заставляет пользователя принудительно указывать тип объектов. Это потенциально может привести к ошибкам, причем их будет трудно найти. Чтобы избежать этого, Python можно использовать вместе с другими инструментами и реализовывать проверки типов вместе с собственным алгоритмом неявной типизации.
Существует два метода типизации, за каждым из которых стоят определенные языки программирования:
Языки со статической типизацией
Проверка типа переменной выполняется во время компиляции. Кроме того, система типов языка заставляет явно объявлять «тип данных» переменной перед ее использованием.
Вот ряд языков программирования со статической типизацией: Scala, Java, C++ и так далее. Например, объявление переменной строкового типа в языке Scala выглядит следующим образом:
Языки с динамической типизацией
В этих языках проверка типа переменной выполняется во время выполнения. Кроме того, система типизации языка не требует явного объявления типа данных переменной перед ее использованием. К языкам программирования с динамической типизацией относятся Python, JavaScript, Ruby и так далее.
Например, переменная строкового типа в языке Python определяется следующим образом:
Здесь мы видим, что переменную myCar не нужно явно объявлять.
Функции type() и ‘isinstance() в Python
Приведенный выше код выдает в качестве результата ‘int’. Тип данных переменной my_var является целочисленным, и функция type() определяет его именно таким образом.
При помощи функции isinstance(‘ obj ‘,’ class ‘) в языке Python можно определить, является ли данный объект ( ‘obj’ ) экземпляром класса ( ‘class’ ). Возвращается булево значение ( True или False ).
Неявная («утиная») типизация в Python
В Python действует популярный принцип: «Если это выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка». Попросту говоря, тип объекта или класса не имеет значения, но объект должен содержать аналогичные методы и свойства, тогда объект может использоваться для определенной цели.
Давайте разберем это на конкретном примере.
Результат выполнения данного кода будет следующим:
Подсказки типов и модуль mypy
У динамически типизированных языков, таких как Python, есть свои мощные преимущества, но есть и некоторые недостатки. Одним из недостатков является возникновение ошибок выполнения (runtime error) когда Python не производит принудительного преобразования типов. В результате могут возникать баги, которые с увеличением длины кода становится все трудней найти.
Подсказки типов реализованы в Python начиная с версии 3.5. А более старые версии могут не поддерживать данный функционал.
Давайте посмотрим простой пример без подсказок типов и модуля mypy.
Данная функция предназначена для вычитания целочисленных значений. Она принимает на вход два целых числа и возвращает их разность.
mypy — это модуль Python, который помогает в проверке статических типов. Он использует собственную динамическую проверку Python или неявную («утиную») типизацию с подсказкой самого типа.
Для начала вам нужно установить сам модуль mypy:
Далее вам нужно создать файл с именем mypy_example.py на своем локальном компьютере и сохранить туда следующий код:
Это простая программа, которая принимает два целых числа в качестве входных данных в параметре, а после ‘->’ показывает тип возвращаемых данных, который также является целочисленным (‘int’). Но хотя функция должна возвращать целочисленное значение (int), возвращается строка ‘Subtracted two integers’.
Запустите указанный выше код в терминале следующим образом:
После этого будет показана ошибка, указывающая на несоответствие типов (должен быть ‘int», а выдается ‘str’).
Давайте теперь изменим тип возвращаемого значения. Заменим строковое значение на разницу двух целых чисел. Таким образом, будет возвращаться целочисленное значение.
Мы видим, что программа выполняется успешно, никаких проблем не обнаружено.
Поздравляем!
Заметки об объектной системе языка Python ч.2
Вторая часть заметок об объектной системе python’a (первая часть тут). В этой статье рассказывается, что такое классы, метаклассы, type, object и как происходит поиск атрибутов в классе.
Классы
Классы (типы) — это объектные фабрики. Их главная задача — создавать объекты, обладающие определенным поведением.
Классы определяют поведение объектов с помощью своих атрибутов (которые хранятся в __dict__ класса): методов, свойств, классовых переменные, дескрипторов, а также с помощью атрибутов, унаследованных от родительских классов.
Инстанцирование обычного объекта происходит в 2 этапа: сначала его создание, потом инициализация. Соответственно, сначала запускается метод класса __new__, который возвращает объект данного класса, потом выполняется метод класса __init__, который инициализирует уже созданный объект.
Например, объявим класс:
>>> class A ( object ):
. pass
.
>>>
Для класса A не определены ни __new__, ни __init__. В соответствии с алгоритмом поиска атрибутов для класса (типа), который не стоит путать с алгоритмом поиска атрибутов для обычных объектов, когда класс не найдет их в своем__dict__, он будет искать эти методы в __dict__ своих базовых (родительских) классах.
Класс А имеет в качестве родителя встроенный класс object. Таким образом он будет их искать в object.__dict__
Раз есть такие методы, значит, получается, что a = A() аналогичен последовательности вызовов:
a = object.__new__(A)
object.__init__(a)
В общем виде, используя super, который как раз и реализует алгоритм поиска атрибутов по родительским классам [1]:
a = super(A, A).__new__(A)
super(A, A).__init__(a)
Singleton v.1
Понимая, как происходит создание объекта, можно написать реализацию паттерна одиночка.
Мы должны гарантировать, что у класса есть только один экземпляр. Т.е. при вызове конструктора класса, всегда возвращаем один и тот же экземпляр класса.
А это значит, что при вызов метода __new__ должен возвращать каждый раз один и тот же объект. Хранить сам объект можно, например, в классовой переменной instance.
В результате получаем:
Классы и метаклассы.
Для класса (типа), так же как и для обычного объекта, существует класс (тип), который создает классы и определяет поведение класса. Этот класс называется метаклассом.
Создание класса, как и обычного объекта происходит с помощью вызова конструктора, но т.к. в классе есть несколько дополнительных специальных атрибутов, которые должны быть инициализированы, в конструктор передаются и соответствующие обязательные параметры.
XClass = XMetaClass(name, bases, attrs)
Тогда, сразу после создания
XClass.__name__ равно name,
XClass.__bases__ равен bases,
XClass.__dict__ равен attrs, а
XClass.__class__ равен XMetaClass
По умолчанию для всех определяемых классов метаклассом является type.
>>> class A ( object ):
. pass
.
Эквивалентно, по аналогии с обычными объектами:
>>> class B (A):
. def foo ( self ):
. 42
.
При определении класса, можно задать свой метакласс с помощью
классовой переменной __metaclass__:
>>> class A ( object ):
. __metaclass__ = Meta
.
>>>
Что равносильно: A = Meta(‘A’, (object,), <>)
О type и object
Прежде всего type и object — это объекты. И, как у всех порядочных объектов, у них есть специальные атрибуты __class__ и __dict__:
Более того object, и type — это объекты типа (классы), и у них тоже есть специальные атрибуты __name__, __bases___:
Экземпляры типа или класса object — это объекты (любые). Т.е. любой объект — экземпляр класса object:
Даже функция является объектом:
>>> def bar ():
. pass
.
>>> isinstance (bar, object )
True
Кроме того, класс object сам является своим экземпляром:
type тоже является его экземпляром:
Инстанцирование — object() возвращает самый простой и общий объект:
>>> o = object ()
У которого даже __dict__ нет, есть только __class__.
Экземпляры класса или типа type — это только другие классы или другие типы:
Число — это не класс
Встроенная функция setattr тоже не класс.
>>> isinstance (A, type )
True
Тип строки — это класс.
Т.к. object и type — тоже классы, то они являются экземплярами класса type:
Т.к. множество классов (типов) являются подмножеством множества объектов, то логично предположить, что type является подклассом object, т.е.
type — это просто класс, экземплярами которого являются другие классы. (т.е. метакласс). А сами классы можно считать расширением простых, обычных объектов.
Таким образом, когда мы наследуем класс от object, этот класс автоматически наследует поведение класса object, т.е. при инстанцировании он будет возвращать обычный объект. А когда мы наследуем от класса type, мы также автоматически наследуем поведение класса type, т.е. при инстацированни будет создаваться класс. А класс, который создает класс, называется метаклассом.
Значит, чтобы определить просто класс, нужно наследовать его от object, чтобы определить метакласс — наследуем его от type.
И еще: не нужно путать type(a) и type(name, bases, attrs).
type(a) — вызов с одним аргументом, возвращает тип объекта,
a type(name, bases, attrs) — вызов с тремя аргументами — это вызов конструктора класса.
О поиске атрибутов в классе
Как уже было отмечено, алгоритм поиска атрибутов в обычном объекте, но есть некоторые тонкости, т.к. у типов (классов) есть __bases__ — родительские классы (типы).
Если атрибут есть в __dict__ возвращается он, затем идет поиск по базовым классам из __bases__, а потом идет обращение к __dict__ __class__’а (т.е. фактически метакласса) и его (метакласса) родительских классов (метаклассов).
Все что определяется в метаклассе доступно для класса, но не доступно для экзмепляров класса — обычных объектов, т.к. поиск атрибутов в обычном объекте ведется только по __dict__ словарям класса.
В A.__dict__ ‘foo’ нет:
Зато он есть в метаклассе, поэтому:
Экземпляр класса C также вызовет метод foo из класса B.
А экземпляр D не найдет:
Метаклассы
Метаклассы являются фабриками классов (или типов). Инстанцирование класса тоже проходит в 2 этапа — создание объекта типа (класса) и его инициализация. Это также делается с помощью двух методов метакласса. Сначала вызывается метод __new__ метакласса с параметрами, необходимыми для создания класса — name, bases, attrs, а потом __init__ с теми же параметрами и уже созданным классом.
В начале метакласс Meta ищет метод __new__ у себя в словаре __dict__, не находит его там и начинает искать в __dict__ своих родительских классах (т.е. метаклассах, в данном случае type), т.е. происходит обычный поиск атрибута в классе. В результате исполнения __new__ с соответствующими параметрами получает новый класс, который потом инициализируется вызовом __init__ метода метакласса.
В совсем развернутом виде получается:
cls = type.__dict__[‘__new__’](Meta, ‘A’, (object,), <>)
type.__dict__[‘__init__’](cls, ‘A’, (object,), <>)
Или с помощью super
cls = super(Meta, Meta).__new__(Meta, ‘A’, (object,), <>)
super(Meta, Meta).__init__(cls, ‘A’, (object,), <>)
Стоит отметить, что в отличие от инстанцирования обычных объектов, используется не object.__new__ и object.__init__, а type.__new__ и type.__init__. У object.__new__ и type.__new__ разные сигнатуры, и object.__new__ возвращает обычный объект (regular object), а type.__new__ — объект типа (typeobject), т.е. класс.
Посмотрим, как это все работает на примере.
Во время инстанцирования просто объекта, никаких надписей не выводится.
>>> a = A()
>>>
Кроме того, соответственно, во методах __new__ и __init__ метакласса можно менять все: имя, список суперклассов, атрибуты.
Cсылки
Типы данных Python
Введение в тему
Данные не однородны. Информация, записанная на естественном языке, к примеру, это предложение, сильно отличается от данных, состоящих из чисел. Слова можно склонять, а числа – умножать. Для того, чтобы удобнее было работать с такими разными данными, создатели языков программирования разделяют их на различные типы. Типы данных Python не исключение. О них мы и поговорим в этом уроке.
Что такое динамическая типизация
Python, как уже говорилось, является типизированным языком программирования. Естественно, у такого языка должен быть механизм определения типа данных. Если бы этого не было, возникали бы ситуации, когда логика программы будет нарушена, а код выполнится некорректно.
Этим механизмом является типизация.
В процессе её выполнения выполняется определение используемых. Типизация бывает статической и динамической. При статической проверка выполняется во время компиляции программы, а при динамической — непосредственно во время выполнения программного кода.
У Пайтона типизация динамическая. Благодаря этому одну и ту же переменную можно использовать много раз с данными разных типов, и она при этом будет каждый раз менять свой тип чтобы код исполнялся корректно:
Но, увлекаться этим не стоит – для улучшения читаемости кода, в большинстве случаев, лучше ввести дополнительные переменные для данных с другими типами. Это полезно ещё и тем, что переменные с хорошо выбранными названиями являются альтернативой комментариям и объясняют, что за данные они хранят.
Существует давний спор между сторонниками разных языков о том, какая типизация лучше: статическая или динамическая. Так как у обоих подходов есть и минусы, и плюсы, то правильным ответом будет: лучше, та типизация, которая больше подходит под Ваши задачи. В среднем, программы, написанные на языках со статической типизацией, более надёжны, но разработка на языках с динамической типизацией происходит быстрее. Часто встречается комбинированный подход, когда на динамическом языке пишут прототип программы, а потом, критически важные места переписывают на статический язык.
В последнее время набирает популярность «смешанная типизация». Самым ярким примером этого подхода является язык Rust: статическая типизация при входе и выходе из блока кода, но динамическая внутри этого блока. В последних версиях Питон тоже делает шаг в эту сторону: появился такой инструмент, как аннотирование типов или type hinting, но это тема отдельной статьи.
К основным плюсам динамической типизации относятся:
К основным минусам динамической типизации относятся:
Разница между атомарными и структурными типы данных
Все типы данных в Python можно разделить на атомарные и ссылочные.
Разница между этими типами в том, что атомарные объекты, при их присваивании переменным, передаются по значению, а ссылочные передаются по ссылке.
Поддержка аннотации типов в Python.
Внимание. Интерпретатор Python не проверяет и не принимает во внимание аннотации типов функций и переменных. Их могут использовать сторонние инструменты, такие как средства проверки типов, IDE, линтеры и т. д.
Для упрощенного введения в аннотации типов смотрите материал «Аннотации типов в функциях Python».
Функция ниже принимает и возвращает строку и аннотируется следующим образом:
Примечание. Модуль typing определяет несколько типов, которые являются подклассами уже существующих классов стандартной библиотеки, и которые также расширяют typing.Generic для поддержки типов переменных внутри [] скобок. С версии Python 3.9, классы стандартной библиотеки были расширены для поддержки синтаксиса [] и эти типы стали избыточными.
Устаревшие типы будут удалены из модуля typing в первой версии Python, выпущенной через 5 лет после выпуска Python 3.9.0.
Содержание:
Псевдоним типа определяется путем присвоения типа псевдониму. В этом примере Vector и list[float] будут рассматриваться как взаимозаменяемые синонимы:
Псевдонимы типов полезны для упрощения сигнатур сложных типов. Например:
Используйте вспомогательный класс `typing.NewType() для создания отдельных типов:
Средство проверки статического типа будет рассматривать новый тип, как если бы он был подклассом исходного типа. Такое поведение полезно для выявления логических ошибок:
Обратите внимание, что эти проверки выполняются только средством проверки типов. Во время выполнения оператор Derived= NewType(‘Derived’, Base) сделает Derived функцией, которая немедленно возвращает любой переданный ей параметр. Это означает, что выражение Derived(some_value) не создает новый класс и не вводит никаких накладных расходов, помимо обычных вызовов функции.
Точнее, выражение some_value is Derived(some_value)` всегда истинно во время выполнения.
Однако можно создать typing.NewType() на основе производного NewType :
и проверка типов для ProUserId будет работать так, как ожидалось.
Примечание. Напомним, что использование псевдонима типа объявляет, что два типа эквивалентны друг другу. Выполнение Alias = Original заставит средство проверки статического типа обрабатывать псевдоним как полностью эквивалентный оригиналу во всех случаях. Это полезно, когда необходимо упростить сигнатуры сложных типов.
Изменено в версии 3.10: NewType теперь является классом, а не функцией. При вызове NewType вместо обычной функции возникают некоторые дополнительные затраты времени выполнения. В Python 3.11.0 эти затраты будут снижены.
Аннотация универсальных типов.
Так как информация о типах объектов, хранящихся в контейнерах, не может быть статически представлена универсальным способом, для обозначения ожидаемых типов элементов контейнера, абстрактные базовые классы были расширены.
Аннотация типов, определяемых пользователем.
Универсальный тип может иметь любое количество типов переменных, а переменные типа могут быть ограничены:
Все аргументы переменной типа для typing.Generic должны быть разными. Таким образом, следующее неверно:
С typing.Generic можно использовать множественное наследование :
При наследовании от универсальных классов некоторые переменные типа могут быть исправлены:
Использование универсального класса без указания параметров типа предполагает typing.Any для каждой позиции. В следующем примере MyIterable не является универсальным, а неявно наследуется от Iterable[Any] :
Также поддерживаются определенные пользователем псевдонимы универсального типа. Примеры:
Изменено в Python 3.7: typing.Generic больше не имеет собственного метакласса.
Определенный пользователем универсальный класс может иметь ABC в качестве базовых классов без конфликта метаклассов. Универсальные метаклассы не поддерживаются. Результат параметризации универсальных шаблонов кэшируется, и большинство типов в модуле типизации являются хешируемыми и сопоставимыми по равенству.
Это означает, что можно выполнить любую операцию или вызов метода для значения типа Any и присвоить его любой переменной:
Кроме того, все функции без возвращаемого типа или типов параметров неявно по умолчанию будут использовать Any:
Такое поведение позволяет использовать typing.Any в качестве аварийного выхода, когда необходимо смешивать динамически и статически типизированный код.
Это означает, что, когда типом значения является объект, то средство проверки типов отклоняет почти все операции с ним, и присвоение его переменной (или использование в качестве возвращаемого значения) более специализированного типа является ошибкой типа. Например: