【python】python指南(七):静态类型注解之Tuple

简介: 【python】python指南(七):静态类型注解之Tuple

一、引言

对于算法工程师来说,语言从来都不是关键,关键是快速学习以及解决问题的能力。大学的时候参加ACM/ICPC一直使用的是C语言,实习的时候做一个算法策略后台用的是php,毕业后做策略算法开发,因为要用spark,所以写了scala,后来用基于storm开发实时策略,用的java。至于python,从日常用hive做数据策略用python写udf,到基于tensorflow深度学习框架写python版的模型网络,再到现在实用pytorch做大模型。眼看着在语言纷争中,python的应用越来越广,开一个单独的专栏用于记录python中常用到的技巧,算是做笔记,没事翻出来看看。

在Python 3.5版本后引入的typing模块为Python的静态类型注解提供了支持,这个模块在增强代码可读性和维护性方面提供了帮助,今天简要概述一下Tuple

二、参数类型注解之Tuple

2.1 元组类型

Tuple是常用的数据结构:元组,用于存储若干个不同类型的元素。Tuple类型注解如下

from typing import Tuple
 
# 定义一个名为user的函数,接收一个整数列表(List[int])类型的参数user_data,并无返回值(None)
# 函数作用:打印传入数据user_data是一个整数列表,以及列表中的每个元素都是整数类型,同时输出数据本身
def user(user_data: Tuple[str,int,float]) -> Tuple[str,int,float]:
    return user_data
 
info = user(("hello",7,5.324,'8','5','2','1'))
print(info,type(info))
#('hello', 7, 5.324, '8', '5', '2', '1') <class 'tuple'>

三、总结

本文使用简单的例子讲解函数注解Tuple的用法,下一篇讲解Set集合类型。

目录
相关文章
|
2月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
186 1
|
3月前
|
IDE 开发工具 开发者
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
276 102
|
4月前
|
存储 索引 Python
python tuple的所有基础知识
python tuple的所有基础知识
606 0
|
2月前
|
存储 Java 索引
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(二):字符编码由来;Python字符串、字符串格式化;list集合和tuple元组区别
字符编码 我们要清楚,计算机最开始的表达都是由二进制而来 我们要想通过二进制来表示我们熟知的字符看看以下的变化 例如: 1 的二进制编码为 0000 0001 我们通过A这个字符,让其在计算机内部存储(现如今,A 字符在地址通常表示为65) 现在拿A举例: 在计算机内部 A字符,它本身表示为 65这个数,在计算机底层会转为二进制码 也意味着A字符在底层表示为 1000001 通过这样的字符表示进行转换,逐步发展为拥有127个字符的编码存储到计算机中,这个编码表也被称为ASCII编码。 但随时代变迁,ASCII编码逐渐暴露短板,全球有上百种语言,光是ASCII编码并不能够满足需求
167 4
|
8月前
|
索引 Python
Python的变量和简单类型
本文介绍了Python中变量命名规则、常用变量类型及字符串操作。变量命名需遵循字母、数字和下划线组合,不能以数字开头且不可与关键字冲突。字符串支持单引号、双引号或三引号定义,涵盖基本输出、转义字符、索引、拼接等操作。此外,还详细解析了字符串方法如`islower()`、`upper()`、`count()`等,帮助理解字符串处理技巧。
219 15
|
4月前
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
425 3
|
4月前
|
缓存 数据可视化 Linux
Python文件/目录比较实战:排除特定类型的实用技巧
本文通过四个实战案例,详解如何使用Python比较目录差异并灵活排除特定文件,涵盖基础比较、大文件处理、跨平台适配与可视化报告生成,助力开发者高效完成目录同步与数据校验任务。
166 0
|
4月前
|
IDE API 开发工具
Python类型注解:让代码“开口说话”的隐形助手
Python类型注解为动态语言增添类型信息,提升代码可读性与健壮性。通过变量、函数参数及返回值的类型标注,配合工具如mypy、IDE智能提示,可提前发现类型错误,降低调试与协作成本。本文详解类型注解的实战技巧、生态支持及最佳实践,助你写出更高质量的Python代码。
208 0
|
7月前
|
Python
Python技术解析:了解数字类型及数据类型转换的方法。
在Python的世界里,数字并不只是简单的数学符号,他们更多的是一种生动有趣的语言,用来表达我们的思维和创意。希望你从这个小小的讲解中学到了有趣的内容,用Python的魔法揭示数字的奥秘。
171 26
|
7月前
|
人工智能 安全 IDE
Python 的类型安全是如何实现的?
本文探讨了 Python 的类型安全实现方式。从 3.5 版本起,Python 引入类型提示(Type Hints),结合静态检查工具(如 mypy)和运行时验证库(如 pydantic),增强类型安全性。类型提示仅用于开发阶段的静态分析,不影响运行时行为,支持渐进式类型化,保留动态语言灵活性。泛型机制进一步提升通用代码的类型安全性。总结而言,Python 的类型系统是动态且可选的,兼顾灵活性与安全性,符合“显式优于隐式”的设计哲学。
146 2

推荐镜像

更多