Python-Annotationen bieten zusätzliche Informationen über Variablen oder Funktionen. Sie können z. B. die Lesbarkeit des Codes verbessern oder Fehler mithilfe von IDEs oder Bibliotheken von Drittanbietern aufspüren. Hier erfährst du alles, was du über Python-Annotationen wissen musst und wie du lernst, sie zu verwenden.
Programmiersprachen wie C, C++ oder Java sind Sprachen mit statischer Typisierung. Das bedeutet, dass der Datentyp der Variable deklariert werden muss, bevor sie tatsächlich in einem Programm verwendet werden kann.
Im Gegensatz dazu ist Python eine Sprache mit dynamischer Typisierung. Der Datentyp der Variable muss also nicht vorher angegeben werden. Er wird erst zur Laufzeit bestimmt.
Mit anderen Worten: Ein Python-Entwickler muss den Datentyp des Wertes, den eine Variable annimmt, nicht deklarieren, da Python den Datentyp der Variable anhand ihres aktuellen Wertes realisiert.
Statistische und dynamische Sprachen haben ihre eigenen Vor- und Nachteile. Eines der Probleme dynamischer Sprachen ist, dass Typisierungsfehler nur in der Laufzeit erkannt werden.
Mehr Fehler werden in der Laufzeit entdeckt, obwohl sie während der Entwicklungszeit hätten entdeckt werden können. Außerdem kann das Fehlen einer Kompilierung zu einem leistungsschwachen Code führen.
Wortreiche Variablen machen den Code schwerer zu sagen. Auch falsche Annahmen über das Verhalten bestimmter Funktionen und Fehler durch falsche Verknüpfungen sind zu beklagen.
Seit Version 3.0 bietet Python jedoch die Möglichkeit, diese Bedenken mithilfe von Annotationen zu beheben. Ziel ist es, den Datentyp von Variablen hervorzuheben, so dass Typisierungsfehler vor der Laufzeit erkannt werden können.
Was sind Python-Annotationen?
Annotationen sind eine Python-Funktion, die den Entwicklern den Datentyp von Variablen oder Funktionsparametern anzeigt. Sie können auch die Lesbarkeit eines Programms in Python verbessern.
Es gibt zwei Haupttypen von Annotationen in Python: Funktionsannotationen und Variablenannotationen. Jede hat ihre Rolle und ihre Besonderheiten.
Funktionsannotationen können Beschreibungen oder Datentypen von Parametern und vieles mehr angeben. Am häufigsten werden Funktionsannotationen jedoch verwendet, um den Datentyp der Parameter einer Funktion und den Rückgabetyp einer Funktion zu bezeichnen.
Variablenanmerkungen wurden ursprünglich in PEP 484 eingeführt, wo Typkommentare zur Annotation von Variablen verwendet werden. Diese Kommentare geben den Datentyp der Variablen an. Diese Methode ist jedoch nicht sehr effizient und hat ihre eigenen Nachteile.
Erst mit PEP 526 in Python 3.6 wurden Annotationen für Variablen eingeführt. Beim Schreiben von Variablenanmerkungen gibt es einige Regeln, wie z. B. dass vor oder nach einem Doppelpunkt kein Leerzeichen stehen darf.
Für komplexe Typen wie Listen oder Tupel wird ein Typisierungsmodul verwendet. Dies ermöglicht es zum Beispiel, sowohl Funktions- als auch Typ-Annotationen zu verwenden.
Comment accéder aux annotations Python ?
Pour accéder aux annotations, vous pouvez utiliser l’attribut « __ annotations __ » sur l’objet de fonction. Les résultats sont donnés sous la forme d’un dictionnaire ou les touches et valeurs sont cartographiées aux paramètres et aux annotations respectivement.
Même si le retour n’est pas un paramètre, il peut être ajouté par Python pour indiquer le type de retour de la fonction. Si une fonction n’a aucune annotation, alors l’attribut « __annotations__ » renvoie un dictionnaire vide.
À quoi servent les annotations ?
Les annotations ont plusieurs cas d’usage. Tout d’abord, elles peuvent être utilisées pour détecter les erreurs de typage avant le runtime grâce à des outils tiers comme mypy capables de vérifier le typage statique et de proposer des conseils ou des avertissements.
L’outil mypy fut créé par Jukka Lehtosalo afin d’offrir les avantages d’un environnement de typage statique pour un langage dynamique comme Python. Il permet de vérifier le code annoté en Python et d’émettre des avertissements en cas d’utilisation incohérente.
Cet outil vérifie aussi la syntaxe du code, et signale les erreurs en cas de syntaxe invalide. Il prend également en charge le typage graduel permettant d’ajouter des conseils de typage dans le code à votre rythme. Parmi les outils similaires, on peut citer pyright, pytypes ou pyre.
De même, il est possible de détecter les erreurs grâce aux IDE si l’annotation a été utilisée pour indiquer le type de données de paramètres. Ceci aide à détecter les erreurs en écrivant le code dans un environnement de développement intégré comme Pycharm.
En outre, les annotations peuvent aussi aider pour l‘autocomplétion. Un IDE comprend le type de données d’une variable grâce aux annotations, et propose donc des méthodes à appliquer à ce type de données.
Enfin, les annotations améliorent la lisibilité du code. Les types de données sont mis en lumière de façon claire et explicite, éliminant les besoins de docstrings ou de commentaires pour expliquer en détail.
En elles-mêmes, les annotations ne sont pas spécialement utiles sur Python. Le véritable avantage provient des bibliothèques tierces comme les linters, les type checkers ou les IDE capables d’utiliser les annotations.
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