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List
List是常用的数据结构:列表,用于存储若干个元素。List类型注解如下
from typing import List
# 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: List[int]) -> None:
print(user_data, type(user_data))
return user_data
user_list=user(["daoguang", 520]) #['ligo', 123] <class 'list'>
for i in user_list:
print(i,type(i))
这里有2个地方其实不是很规范:
以上两点Python 解释器不会检查函数的返回类型,所以这段代码可以正常运行。但是,如果使用类型检查工具,它会检测到类型不匹配,并发出警告或错误
本文使用简单的例子讲解函数注解List的用法,下一篇讲解Dict字典类型。