官方承諾：K60至尊版將會首批升級MIUI 15
全新的MIUI 15今天也有了消息，在官宣了K60至尊版將會搭載天璣9200+處理器和獨顯芯片X7的同時，Redmi給出了官方承諾，K60至尊重大更新首批升級，會首批推送MIUI 15。也就是說雖然
介紹Python類型提示及其應用。類型提示可增強代碼可讀性，幫助檢測錯誤，提供更好的IDE支持。通過使用typing模塊，可以擴展Python的類型提示功能，編寫更高質量的代碼。
Python 的動態類型特質使其與靜態類型語言（如 C/C++ 和 Java）有所不同。靜態類型語言中，我們必須先使用特定類型顯式聲明變量，然后才能為變量賦值。在C/C++/Java 程序運行過程中，變量只能保存預定類型的數據。
然而，Python 作為動態類型語言，始終為我們提供了無需顯式聲明變量類型的靈活性。以下是在 Python 交互式 shell或腳本中可以使用的示例：
# 定義變量x = 10print(type(x)) # 輸出: <class 'int'># 現在將一個字符串分配給同一個變量x = "Hello, World!"print(type(x)) # 輸出: <class 'str'># 現在為同一變量指定一個浮點值x = 3.14print(type(x)) # 輸出: <class 'float'># 現在為同一變量分配一個列表x = [1, 2, 3]print(type(x)) # 輸出: <class 'list'>在上述例子中，x從整數(int)開始，然后變成字符串(str)，接著是浮點數(float)，最后是列表(list)。我們每次使用type()函數打印x的類型。
雖然這種做法具有一定的優點，但是也可能會產生潛在的錯誤和誤解，尤其是在處理大型代碼庫或與團隊協作時。例如：
def add(a, b): return a + bprint(add(1, 2)) # 輸出: 3print(add("Hello, ", "World!")) # 輸出: Hello, World!print(add(1, "2")) # 引發類型錯誤為了提高代碼的可讀性并防止某些類型的錯誤，Python 3.5 引入了稱為‘類型提示’的可選功能。
類型提示是Python中的一種機制，用于指出函數參數和返回值的預期類型。它們有助于進行靜態類型檢查，可以使用諸如Mypy、Pyright或Pytype等工具進行靜態類型檢查。類型提示不是由Python解釋器本身強制執行的，這意味著它們不會影響程序的實際運行時行為。
以下是一個帶有類型提示的函數示例：
def greet(name: str) -> str: return 'Hello, ' + name在此示例中，name:str是一個類型提示，表明名稱應為字符串，而->str則是一個類型提示，指出函數應返回字符串。
Python 的類型提示可以利用所有標準數據類型，以及從模塊中導入定義的數據類型，以及用戶創建的自定義類型（如示例 1-5 中所示）。這些類型提示可以在各種上下文應用，包括全局變量、函數和方法中的參數，以及這些函數和方法中的局部變量。
類型提示使代碼更明確、更易理解。它們標明了函數參數和返回值的類型，從而令函數的使用方式更易理解。
您可以使用 Mypy、Pyright 或 Pytype 等工具根據類型提示執行靜態類型檢查。這些工具可以在運行代碼之前捕獲與類型相關的潛在錯誤。例如：
def add(a: int, b: int) -> int: return a + b# 這將引發類型檢查錯誤，因為'2'是字符串，而不是整數。result = add(1, '2')許多 IDE 和編輯器（如 PyCharm 或 Visual Studio Code）可以利用類型提示為您提供更好的代碼補全和其他類型的智能幫助功能。
類型提示能作為 Python 解釋器檢查的一種文檔形式。這有助于使文檔與代碼保持同步。例如：
def connect(host: str, port: int, timeout: float = 1.0) -> Connection: """連接到給定的主機和端口。""" # 實施在這個函數簽名中，我們可以觀察到connect函數需要一個字符串類型的主機、一個整數類型的端口和一個可選的浮點數類型的超時（默認為1.0），并會返回一個Connection對象。任何閱讀代碼的人，以及任何理解Python類型提示的工具，都可以使用這些信息。
typing模塊是Python標準庫中相對較新添加的模塊，它通過提供一組特殊的數據類型：列表、元組和字典，來擴展Python的類型提示功能。
其中的每一個都對應于Python內部的一種類型：列表、元組和字典。雖然Python的內置集合可以容納任何類型的項，但typing模塊允許指定集合中包含的項類型，從而提供了更詳細、信息量更大的類型提示。
例如：
>>> list_1: list = ["Tony", 2, 1.5E2, True]>>> import typing>>> list_2: typing.List[float] = [10, 2.50, 4.2E-3]在以上內容中，list_1是一個標準列表，能容納各種類型的元素。另一方面，list_2是typing.List類型的，應僅包含浮點數類型的元素。但是，如果無錯誤地追加了nonfloat類型的對象，則Python運行時會忽略此提示：
>>> l2.append("test")[10, 2.5, 0.0042, 'test']在Python中，有效地使用typing模塊能極大地增強代碼的可讀性、可維護性和健壯性。以下是利用這一強大功能的一些最佳實踐：
為復雜類型創建類型別名：對于復雜或頻繁使用的類型，請使用TypeVar和NewType函數創建類型別名。這不僅提升了可讀性，而且使得日后重構或更改類型更方便。
from typing import List, TypeVarUserId = NewType('UserId', int)Vector = TypeVar('Vector', List[float], List[int])from typing import Optionaldef function(arg: Optional[int]) -> None: ...本文主要介紹了Python中的類型提示的概念、使用原因以及如何利用其優勢。類型提示可明確代碼意圖、增強代碼可讀性、以及在運行代碼之前捕獲類型相關錯誤。typing模塊則進一步擴展了Python的類型提示功能，可以指定集合中的項類型，從而提供更詳細、更豐富的類型提示。通過有效地使用本文所述技術，可以大大提高代碼的可讀性、可維護性和健壯性。
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