В языке программирования Python есть возможность использования аннотаций, различных способов указания типов данных при определении переменных, аргументов функций и возвращаемых значений. Аннотации в Python представляют собой специальные конструкции, которые позволяют указать ожидаемый тип данных для объекта. Обычные аннотации Обычные аннотации - это способ указания типов данных с использованием обычного синтаксиса, который был введен в Python 3. Например, чтобы указать тип данных переменной `x`, можно использовать следующую аннотацию:

x: int

Эта аннотация указывает, что переменная `x` должна иметь тип `int`. Обычные аннотации могут быть использованы для аргументов функций и возвращаемых значений, а также для определения типов данных классов и методов.

python

def my_function(a: int, b: str) -> float:

    return a + float(b)

В этом примере аргумент `a` должен быть целым числом (`int`), а аргумент `b` должен быть строкой (`str`). Возвращаемое значение функции указано как числовой тип `float`. Строковые аннотации Строковые аннотации - это альтернативный способ указания типов данных, добавленный в Python 3.7. Вместо явного указания типа данных с помощью конкретных классов, строки используются для указания типа данных. Например, вместо `x: int` можно использовать строковую аннотацию `x: 'int'`.

x: 'int'

Обратите внимание, что в кавычках указывается тип данных в виде строки. Такой подход полезен в случаях, когда тип данных еще не определен и может быть определен позднее, или когда тип данных зависит от условий выполнения программы.

python

def my_function(a: 'int', b: 'str') -> 'float':

    return a + float(b)

Здесь аргументы и возвращаемое значение функции также указаны с использованием строковых аннотаций. Это позволяет программисту отложить точное определение типа данных до момента выполнения программы. Однако на самом деле никакой проверки типов данных не происходит - строки не влияют на поведение программы и служат только для информационных целей. Аннотации с `from __future__ import annotations` Аннотации с `from __future__ import annotations` - это новая возможность, введенная в Python 3.7, которая позволяет использовать обычные аннотации, которые будут оставаться аннотациями даже после выполнения программы. По умолчанию аннотации считаются только метаданными и не сохраняются во время выполнения программы.

python

from __future__ import annotations



def my_function(a: int, b: str) -> float:

    return a + float(b)

При использовании `from __future__ import annotations` обычные аннотации становятся "явными" и сохраняются во время выполнения программы как атрибуты объектов. В результате информация о типах данных становится доступной для различных инструментов статического анализа, таких как майпай, паймен, пайслим, которые могут проверять правильность использования типов данных. Давайте рассмотрим пример с использованием аннотаций с `from __future__ import annotations` и без него:

python

from __future__ import annotations



def my_function(a: int, b: str) -> float:

    return a + float(b)



print(my_function.__annotations__)  # {'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'return': <class 'float'>}

В этом примере использован `from __future__ import annotations` и после выполнения функции выводятся аннотации функции. Обратите внимание, что типы данных `int`, `str` и `float` сохранены как атрибуты `__annotations__` функции.

python

def my_function(a: int, b: str) -> float:

    return a + float(b)



print(my_function.__annotations__)  # {'a': <class 'int'>, 'b': <class 'str'>, 'return': <class 'float'>}

В этом примере аннотации функции также выводятся после выполнения функции. Однако без использования `from __future__ import annotations` аннотации сохраняются только как метаданные и не являются атрибутами функции. В целом, различие между обычными аннотациями, строковыми аннотациями и аннотациями с `from __future__ import annotations` заключается в способе указания типов данных и их обработке во время выполнения программы. Обычные аннотации являются явными и описывают типы данных точно. Они могут быть использованы вместе с различными инструментами статического анализа для проверки типов данных. Строковые аннотации не проверяются на соответствие реальным типам данных и используются только для информационных целей. Они могут быть полезны, когда тип данных может быть определен позднее или зависит от условий выполнения программы. Аннотации с `from __future__ import annotations` позволяют использовать обычные аннотации так, чтобы они сохранялись во время выполнения программы как атрибуты объектов. Это полезно для статического анализа и проверки типов данных с использованием различных инструментов.