编程语音的类型系统其实是非常重要的。
但作为一种弱类型语言，Python 的类型检查是非常困难的。但自从 3.5 版本加入了 type annotation，很多工具变得强大了起来。
目前，mypy 是这个领域最值得关注的。几个大厂也各自有自己的实现[^1]，有些 IDE 比如 PyCharm 还自带一个类型检查工具，但这里主要说一下 mypy 的使用。
目录
静态类型检查
安装 mypy：
$ poetry add --dev mypy
在 Nox 里面添加一个 session：
@nox.session(python=["3.8", "3.7"])
def mypy(session):
args = session.posargs or locations
install_with_constraints(session, "mypy")
session.run("mypy", *args)
然后就可以运行了：
$ nox -rs mypy
为了控制可以编辑 mypy.ini 配置文件，比如：
# mypy.ini
[mypy]
[mypy-nox.*,pytest]
ignore_missing_imports = True
类型声明和检查
如果类型检查只是装个工具扫描现有的类型意义就不大了。它更大的作用是支持自定义类型并检查。
假设我们有下面这样的函数，返回的是一个页面的 json 格式对象：
def get_page(): ...
我们想要给它声明一个类型，但它不是 Python 自带的 str/list/dict 等类型可以覆盖的，所以我们可以声明为一个使用 dataclasses 定义的 Page：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Page:
title: str
extract: str
def get_page() -> Page: ...
那么，在测试的时候如何进行 Page 的构造呢？可以使用 marshallow 和 dessert 。前者是一个数据序列化/反序列化的工具，后者则是以 marshallow 打底使用 dataclass 的 annotation 生成序列化 schema 的工具。
安装：
$ poetry add desert marshmallow
添加依赖：
# mypy.ini
[mypy-desert,marshmallow,nox.*,pytest]
ignore_missing_imports = True
这样我们就可以代码里面使用 dessert ：
from dataclasses import dataclass
import click
import desert
import marshmallow
import requests
API_URL: str = "https://test.com/api/rest_v1/page/random/summary"
@dataclass
class Page:
title: str
extract: str
schema = desert.schema(Page, meta={"unknown": marshmallow.EXCLUDE})
def get_page() -> Page:
url = API_URL.format()
try:
with requests.get(url) as response:
response.raise_for_status()
data = response.json()
return schema.load(data)
except (requests.RequestException, marshmallow.ValidationError) as error:
message = str(error)
raise click.ClickException(message)
这样在测试中也就可以直接进行类型检查了：
# tests/test_get_page.py
def test_get_page(mock_requests_get):
page = test.get_page()
assert isinstance(page, test.Page)