Anotações de Python
Anotações em Python
Os tipos de dados de variáveis, parâmetros de função e tipos de retorno de função são descritos através das anotações que são as frases arbitrárias de Python.
Para fornecer os recursos eficientes e economizadores de tempo, como sugestões de sintaxe, o tipo de dados Dimping em IDEs, verificação do tipo de dados, criação de documentação robótica ou acionada por IA e conclusão automática de código, as anotações se esforçam para tornar o código-fonte mais acessível e compreensível.
A função e as anotações variáveis são os dois tipos de anotações disponíveis no Python. Com o uso de exemplos pertinentes, discutiremos as duas formas de anotações python neste post.
O que são anotações variáveis?
O Python usa expressões chamadas anotações variáveis para descrever os tipos de dados de variáveis em mais profundidade. A sintaxe para anotações variáveis é dada no seguinte:
Exemplo 1:
As expressões para anotações são prefixadas com um cólon “ou:” e colocadas entre o nome da variável e o valor inicial. Para entender melhor o conceito, consulte o seguinte código Python. Usamos os tipos de dados python internos para expressões no exemplo a seguir. A imagem anexada demonstra o código de amostra geral:
Aqui está o resultado produzido pelo código anterior mostrado:
Strings também podem ser usadas para descrever as variáveis no lugar. Isso é exibido no código, como você pode ver no seguinte:
Anexado está a saída:
Para acessar cada anotação, utilize o atributo “__annotações___”. Esta propriedade é um dicionário com variáveis como chaves e expressões de anotação como valores. As funções não são cobertas por este atributo. Ele fornece apenas informações sobre as variáveis. Para isso, consulte o seguinte código Python:
O resultado de utilizar as “_annotações_” no código Python é visto no seguinte:
Conversamos apenas sobre os tipos de dados simples até agora, incluindo int, float e str. Vamos agora ver como criar as expressões de anotação para tipos de dados mais complicados, como listas, tuplas, conjuntos, listas de objetos, etc. Vamos usar o módulo de tipo para isso.
A biblioteca padrão do Python inclui o módulo de tipo. Com a ajuda de um exemplo, vamos aprender a aplicá -lo aos tipos de dados complexos. Para isso, consulte o seguinte código Python:
O seguinte é o resultado:
As formas genéricas de lista, tupla e conjunto são representadas pela lista de classes, tupla e definida no módulo de tipo. Outras classes genéricas existem além desses três, incluindo dict, Frozenset, DefaultDict e OrderDdict.
Você pode empregar essas classes genéricas para dar às variáveis as expressões de anotação. Seguindo as classes são os ponteiros [] entre as outras classes genéricas, descrições de string, tipos de dados primitivos ou classes do mesmo módulo.
A próxima seção deste artigo discutirá como usá -los para formular as expressões de função.
O que são anotações de função?
No PEP-3107, as anotações da função são descritas. O objetivo principal é estabelecer um método uniforme para conectar as informações aos argumentos da função e retornar valores. Muitos membros da comunidade descobriram os casos de uso inovadores, embora empregassem as várias técnicas, incluindo a adição dos recursos exclusivos ao objeto de função e criando os decoradores personalizados e os formatos de Docstring.
É crucial perceber que o Python não concede semântica nas anotações. Ele oferece apenas um ótimo suporte sintático para marcar os metadados e uma maneira simples de acessá -lo. As anotações também são totalmente opcionais.
Exemplo 2:
Vejamos um exemplo. Aqui está uma função chamada func () que imprime a soma das três entradas - um, dois e três. Notavelmente, func () não retorna nada. Um, o primeiro argumento, é deixado sem anotado. O tipo inteiro é anotado para o terceiro parâmetro, "três", enquanto a string "anotando dois" é anotada para a segunda entrada, "dois.”O tipo de flutuação é indicado ao lado do valor de retorno. Tome nota da sintaxe "->" (dada abaixo) ao anotar o valor de retorno. A imagem anexada demonstra o código de amostra geral:
A execução da função não é de forma alguma impactada pelas anotações. Vamos usar os argumentos int e string, respectivamente, ao usar o func () duas vezes. Nas duas vezes, o func () toma a ação apropriada e ignora as anotações.
A imagem anexada demonstra o código de amostra geral:
Aqui está o resultado de aplicar as duas funções:
Exemplo 3:
Para sua ajuda, aqui está outro programa de exemplo. A função create_user () aceita os três valores - nome, idade e hobbies - e produz um dicionário ou ditado, como pode ser visto na imagem a seguir. A função Create Users () leva uma lista de tuplas que definem uma lista de usuários. Esta abordagem produz uma lista de dicionários.
A variável do tipo dicto armazena os resultados da chamada do método para o método create user ().
Além disso, os usuários de variáveis do tipo de lista [dict] mantêm os resultados da chamada de função para o método Create Users (). A imagem anexada demonstra o código de amostra geral:
Todos os nomes, idades e hobbies dos usuários são exibidos aqui:
Somente as informações sobre as variáveis são fornecidas pelo atributo “__annotações__”. Podemos empregar o atributo “__annotações__” para recuperar as informações de anotação sobre as funções. Você pode entender esse conceito com o seguinte código dado. A imagem anexada demonstra o código de amostra geral:
Todas as informações de anotação estão incluídas no dicionário de saída. Lembre -se de que a chave do dicionário para o tipo de retorno é "Retorno". As chaves dos parâmetros são os nomes dos parâmetros.
Conclusão
Python é uma poderosa linguagem de programação com digitação dinâmica. É suportado por uma vasta gama de bibliotecas e funcionalidades e possui uma sintaxe simples semelhante à escrita em inglês simples. Anotações são uma dessas opções. O objetivo das anotações é tornar o código -fonte mais legível e fácil de entender. A função e as anotações variáveis são os dois principais tipos de anotações usadas no Python. Cobrimos as duas formas de anotações Python neste artigo com a ajuda dos exemplos relevantes.