4 个早该掌握的 Python 类型注解技巧
off999 2025-08-05 20:30 85 浏览 0 评论
在 Python 的开发过程中，类型注解常常被忽视。但当面对一段缺乏类型提示、逻辑复杂的代码时，理解和维护成本会迅速上升，极易陷入“阅读地狱”。
本文整理了 4 个关于 Python 类型注解的重要技巧，能显著提升代码的可读性、灵活性与可维护性，值得每一位 Python 开发者掌握。
1. 参数用泛型，返回值用具体类型
很多人写函数时参数和返回值都用具体类型，比如 list[int]。这其实会造成灵活性降低，因为调用者就必须传入一个列表，而无法传入元组、字典的 key 等“类列表”对象。
正确的做法是：
- 对函数参数使用泛型类型（如 Sequence[int]），让函数更灵活；
- 对函数返回值使用具体类型（如 list[int]），表达你的函数明确会返回什么。
这样的注解方式更加合理、清晰。
2. List[], Dict[]等已被弃用
在旧代码中你可能见过这样的写法：
但从 Python 3.9 开始，这些写法已经被弃用。我们可以直接使用内建类型来进行注解，例如：
不仅更简洁，也可以省去额外的 typing 导入。
3. 给元组做类型注解的方式不同
很多人以为 tuple[int, str, float] 表示一个“元素类型是 int、str、float 的元组”，但实际上，它表示的是一个长度为 3 的元组，并且：
- 第一个元素是 int
- 第二个元素是 str
- 第三个元素是 float
注意：这和 list[int]（表示任意长度、每个元素是 int 的列表）是不一样的。
如果你需要表示“任意长度、每个元素都是某类型”的元组，可以用 tuple[int, ...]。
4. 用 NamedTuple提升可读性
如果你用一个元组来表示某种结构化的数据，就算你注解为 tuple[str, int, str]，也没法让人一眼看出每个字段代表什么。此时就推荐使用 NamedTuple，为每个字段命名。
这不仅能提升可读性，还可以用属性名来访问字段，使代码更加清晰明了。
类型注解不只是为了类型检查，更是提升代码可读性、维护性的重要手段。掌握这些技巧，可以让你写出更专业、更易读的 Python 代码：
- 参数泛型、返回值具体
- 使用内建类型代替 List[], Dict[]
- 理解 tuple 注解的语义
- 用 NamedTuple 替代“匿名元组”
欢迎把这篇文章分享给还在“苦读无类型注解代码”的朋友们～
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