В Python 3 и статическая типизация

Спасибо за чтение моего кода!

в самом деле, это не трудно создать универсальный подавитель аннотация в Python. Вот мое мнение:

'''Very simple enforcer of type annotations.

This toy super-decorator can decorate all functions in a given module that have 
annotations so that the type of input and output is enforced; an AssertionError is
raised on mismatch.

This module also has a test function func() which should fail and logging facility 
log which defaults to print. 

Since this is a test module, I cut corners by only checking *keyword* arguments.

'''

import sys

log = print


def func(x:'int' = 0) -> 'str':
    '''An example function that fails type checking.'''
    return x


# For simplicity, I only do keyword args.
def check_type(*args):
    param, value, assert_type = args
    log('Checking {0} = {1} of {2}.'.format(*args))
    if not isinstance(value, assert_type):
        raise AssertionError(
            'Check failed - parameter {0} = {1} not {2}.'
            .format(*args))
    return value

def decorate_func(func):    
    def newf(*args, **kwargs):
        for k, v in kwargs.items():
            check_type(k, v, ann[k])
        return check_type('<return_value>', func(*args, **kwargs), ann['return'])

    ann = {k: eval(v) for k, v in func.__annotations__.items()}
    newf.__doc__ = func.__doc__
    newf.__type_checked = True
    return newf

def decorate_module(module = '__main__'):
    '''Enforces type from annotation for all functions in module.'''
    d = sys.modules[module].__dict__
    for k, f in d.items():
        if getattr(f, '__annotations__', {}) and not getattr(f, '__type_checked', False):
            log('Decorated {0!r}.'.format(f.__name__))
            d[k] = decorate_func(f)


if __name__ == '__main__':
    decorate_module()

    # This will raise AssertionError.
    func(x = 5)

учитывая эту простоту, странно на первый взгляд, что эта вещь не является мейнстримом. Тем не менее, я считаю, что есть веские причины, почему это не так полезно, как может показаться. Как правило, проверка типа помогает, потому что если вы добавляете целое число и словарь, скорее всего, вы сделали какую-то очевидную ошибку (и если вы имели в виду что-то разумное, это все равно лучше быть явным, чем неявное).

но в реальной жизни вы часто смешиваете количества одного и того же компьютер типа как видно компилятором, но явно разные тип человека, например следующий фрагмент содержит очевидную ошибку:

height = 1.75 # Bob's height in meters.
length = len(sys.modules) # Number of modules imported by program.
area = height * length # What's that supposed to mean???

любой человек должен немедленно увидеть ошибку в приведенной выше строке, если он знает "человеческий тип" переменных height и length хотя это выглядит для компьютера Как совершенно законно умножение int и float.

есть больше, что можно сказать о возможных решениях этой проблемы, но применение "компьютерных типов", по-видимому, является половинчатым решением, поэтому, по крайней мере, на мой взгляд, это хуже, чем вообще никакого решения. Это та же причина, почему Венгерский Систем это ужасная идея в то время как Приложения Венгерские большой. Там больше на самом деле информативно пост Джоэла Спольски.

теперь, если кто-то должен был реализовать какую-то стороннюю библиотеку Pythonic, которая автоматически присваивала бы реальным данным ее тип человека а затем позаботился о том, чтобы преобразовать этот тип, как width * height -> area и примените эту проверку с аннотациями функций, я думаю, что это будет проверка типа, которую люди действительно могут использовать!