Python小技巧之感受类型的魅力.md

# 失踪人口

Python系列已经很久不更新啦，其实主要是不知道写些什么。今天就简单讲下Python3的类型相关的知识吧。

# 类型

我们都知道，在Python中有很多数据类型，耳熟能详的有:

但其实我们写Python代码，一般不太去定义参数的类型。

举个例子:

def hello(name):
    print(name)

这个代码很简单，大家都知道hello方法是要打印name，也都默许了name是一个字符串(str)类型。

# ⚠危险⚠

我们可以想想一下不指定类型的缺点:

假设我们有个新的需求: 要把name变为小写后打印

那代码改动如下:

def hello(name):
    print(name.lower())

此时如果我的name传入一个int类型的数字，那程序就会抛异常了。

# 指定变量类型

那么如何指定变量类型呢？我们在变量名name后面加:类型即可:

# 变量类型声明的好处

我知道大家可能都不是太习惯去声明一个变量的类型，但是这确实是有好处的。

• 就好比上面的例子，如果我们定义了str类型的参数而传入int，那Pycharm会提示我们，不能这样做。

• Pycharm会给我们更多提示

  我们知道，str类型的数据会有许多方法，比如上面提到的lower()，我们先看看不指定类型时的情况:

再来看看指定了变量类型的时候，会出现什么情况:

不仅仅是str，其他类型也能给出更智能的提示，容错率大大提高。

• 阅读代码方便

  可以很快就知道方法需要什么参数，返回什么类型。

# 变量声明的坏处

坏处也有，就是比较麻烦，代码看起来没有以前那么流畅。而且没有规定死变量的类型，就好像我刚才的例子，虽然我指定了str类型，但是传入int，依然可以运行代码，没有在运行层面做这样的检查。

# 返回值的类型

我们知道，方法是有返回值的，我们也可以定义方法的返回值，在方法末尾(冒号前面)加一个->类型即可。

def get_name() -> str:
    return "胡汉三"

好处和上面一样，你可以更智能编写代码，防止出错。

# 常见类型

常用的差不多就这些，但List，Set，Dict这样的变量需要import:

# 从typing中获取Dict，List等数据类型
from typing import Dict

指定类型并不会影响编译结果，但可以帮助我们提高开发效率，降低出错率，阅读代码更友好。但随之而来开发写的代码也变多了~