一、为什么需要explaintype
在Python中，类型是通过值的动态特征推断的，这种动态类型语言易于使用和阅读，但也可能导致代码的错误或不可预测性。
为了解决这个问题，Python提供了类型注释。这使得程序员可以对函数参数和返回值添加注释，以明确它们应该具有的类型。然而这种注释只是一个提示，而不能阻止开发人员不遵守这些规则，所以需要更加强大的类型检查库。
这就是explaintype的作用。
二、使用方法
1. 安装
可以使用pip进行安装，命令如下：
pip install explaintype2. 基础使用示例
首先，我们需要导入explaintype：
from explaintype import explain, unexplain, AssertionException接下来，我们定义一个函数，并添加类型注释：
def add_numbers(a: float, b: float) -> float:
return a + b现在，我们可以使用explain()函数来测试函数的输入和输出：
try:
input_data = {'a': 1, 'b': 2}
output_data = add_numbers(**input_data)
result = explain(input_data, output_data)
except AssertionException as ex:
result = ex.explanation在上面的示例中，我们首先尝试调用add_numbers(), 然后将输入和输出数据传递给explain()函数。如果该函数返回结果，则说明输入和输出类型正确。否则，将raise AssertionException异常，可以通过异常中的explanation属性来查看错误信息。
3. 使用说明
除了使用默认设置外，explaintype还支持自己的配置项，并提供了多种其他函数来帮助进行高级类型检查。
下面是一些在实践中可能有用的配置示例：
设置TOLERANCE
可以在特定的值设定一个容忍度。这将使得比较浮点数似乎是相等的：只要它们之间的差距很小。
from explaintype.config import Config
config = Config()
config.TOLERANCE = 0.000001 # 设置容忍的小数，默认值为0.0无限制地绕过typing
explaintype支持任何类型的模块。如果打算允许任何类型模块绕过所有typing约束，可以使用ALLOW_ALL。
from explaintype.config import Config
config = Config()
config.ALLOW_ALL = True碰到没有定义的类型时强制要求
默认情况下，如果发现一个没有定义的类型将被视为“任何类型”。如果不希望看到这种情况，可以将config.UNDEFINED_IS_ANY设置为False。
from explaintype.config import Config
config = Config()
config.UNDEFINED_IS_ANY = False使用其他模块的自定义类型
如果需要使用来自其他模块的自定义类型，请使用config.TYPE_HINTS：
from typing import Dict
from my_module import CustomType
from explaintype.config import Config
config = Config()
config.TYPE_HINTS.update({
'Dict[str, CustomType]': Dict[str, CustomType]
})在上面的示例中，我将my_module中定义的CustomType添加到了explaintype的配置中。
4. 高级示例：结合多个函数
为了更好的理解explaintype，下面举一个实际示例：将两个向量相加，并返回相加后的向量。这里使用了三个不同的函数。
第一个函数 - Vec2类
我们首先定义了一个Vec2类，表示二维向量。这个类有add()方法，将两个向量相加：
class Vec2:
def __init__(self, x: float, y: float):
self.x = x
self.y = y
def add(self, other: 'Vec2') -> 'Vec2':
return Vec2(self.x + other.x, self.y + other.y)第二个函数 - 相加器
add()函数接受两个Vec2对象，并调用add()方法将它们相加。
def add(vec1: 'Vec2', vec2: 'Vec2') -> 'Vec2':
return vec1.add(vec2)第三个函数 - 输入输出校验
最后我们定义一个函数，它将测试add函数的输入和输出。
def test_add(vec1: 'Vec2', vec2: 'Vec2') -> 'Vec2':
expected_output = Vec2(vec1.x + vec2.x, vec1.y + vec2.y)
output = add(vec1, vec2)
return explain({'vec1': vec1, 'vec2': vec2}, output, expected_output)5. 运行测试
最后一步是运行我们的消息测试。将以下代码添加到文件底部以运行test_add()函数：
if __name__ == '__main__':
v1 = Vec2(1.0, 2.0)
v2 = Vec2(3.0, 4.0)
print(test_add(v1, v2))本文链接：https://my.lmcjl.com/post/12451.html
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