strong-typing 0.3.1

strong_typing简而言之

在python中，所有变量都是弱类型的，这意味着一个变量可以 任何类型的所有值。然后，python解释器将在运行时推断 此变量可以执行的操作取决于它包含的内容。这是 称为“类型推断”。

在不同的情况下，这可能是一个问题

• A function that does not receive the expected type as input
• A variable or a class attribute whose type is changed through assignment

为了避免函数被错误的参数调用，可以使用python的 typing module）（但仅限于 用Python3）。若要检查变量是否未正确使用，可以安装 运行mypy module）。

但是如果最新的对于静态检查很好（不运行代码），那么它确实可以 不是你自己的代码。

例如，如果您设计的类需要某种类型的属性， mypy如果不错误地重写这些，则很容易检测到 具有错误类型数据的属性。

但是如果你把这个类放在一个python包中，并且其他人使用它， 无法确保他们会尊重您的属性类型。

为了确保它们是正确的，您需要为每个 属性并定义一个setter函数来保护您的值不被滥用 准备好了。我们就是这么做的：）

最后，您的课程可能会如下所示：

class MyTypedStruct(Struct):
  __ATTRIBUTES__ = [IntegerParameter(name="my_int"),
                    FloatParameter(name="my_float")]
  __DESCRIPTION__ = "A sample of class with typed attributes"

想知道更多吗？

找到完整的文档here。