ZEN_OF_PYTHON Telegram 4520
Что значит стрелка ->

Если вы столкнулись со знаком -> в коде на Python и задумались, а не код из R ли это нужно ли это, как это работает и откуда оно взялось, этот лонгрид ответит на такие вопросы.

Стрелка в определении функции служит для аннотации типа возвращаемого значения. Она ставится после списка параметров и перед двоеточием:


def count_titles(titles: list[str]) -> int:
return len(titles)


Здесь -> int говорит: «ожидается, что функция вернёт int». Аннотации опциональны и сами по себе ничего в рантайме не проверяют — это метаданные.


Краткая история оператора

Идея аннотаций функций впервые появилась в PEP 3107 (Function Annotations), который ввёл возможность добавлять произвольные метаданные к параметрам и к возвращаемому значению. На базе этой синтаксики PEP 484 затем ввёл систему типовых подсказок (type hints) для Python, сделав их стандартной практикой для тех, кто хочет статической проверки типов. Все эти дополнения остались опциональными — сам интерпретатор не будет выбрасывать ошибки, если аннотации не совпадают с фактическим типом во время выполнения.

Простой пример:


import random

def get_game_recommendation(titles: list[str]) -> str:
return random.choice(titles)

games = ["Minecraft", "Cyberpunk 2077", "The Witcher 3", "Elden Ring"]
recommendation = get_game_recommendation(games)
print(f"Рекомендуемая игра: {recommendation}") # Например, Minecraft
print(f"Тип возвращаемого значения: {type(recommendation).__name__}") # str



Что происходит, если функция возвращает другой тип?

Python сам по себе не будет проверять, совпадает ли реальный возвращаемый тип с аннотацией — код просто выполнится. Но когда вы используете статический анализатор типов (например, mypy) или линтер, несоответствие будет обнаружено и выведет предупреждение / ошибку. Это ключевая идея: аннотации дают выгоду при статической проверке, CI и чтении кода, но не изменяют семантику программы во время выполнения.


Какие типы можно указывать после ->?

Почти любые:
🔘 простые встроенные (int, str, bool),
🔘 коллекции (list[str], dict[str, int]),
🔘 собственные классы и проч.


Где ещё применяются стрелки и аннотации?

Хотя наиболее часто -> встречается в объявлениях функций, аннотации — это часть более широкой системы типизации в Python. Типы используются для:

🔘 аннотаций параметров функций;
🔘 переменных и атрибутов классов (PEP 526);
🔘 аннотаций методов, Callable, Protocol и т.д.;
🔘 документации и автодополнения в IDE.

Инструменты типа mypy, pyright, IDE (PyCharm, VS Code) и линтеры используют аннотации, чтобы находить ошибки и улучшать подсказки.


Ограничения и подводные камни

🔘 Аннотации не выполняются: они не гарантия корректности в рантайме;
🔘 Сложные типы для сложной структуры данных или динамических конструкций типы могут стать громоздкими; иногда приходится балансировать читабельность и строгость;

#основы
@zen_of_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍3



tgoop.com/zen_of_python/4520
Create:
Last Update:

Что значит стрелка ->

Если вы столкнулись со знаком -> в коде на Python и задумались, а не код из R ли это нужно ли это, как это работает и откуда оно взялось, этот лонгрид ответит на такие вопросы.

Стрелка в определении функции служит для аннотации типа возвращаемого значения. Она ставится после списка параметров и перед двоеточием:


def count_titles(titles: list[str]) -> int:
return len(titles)


Здесь -> int говорит: «ожидается, что функция вернёт int». Аннотации опциональны и сами по себе ничего в рантайме не проверяют — это метаданные.


Краткая история оператора

Идея аннотаций функций впервые появилась в PEP 3107 (Function Annotations), который ввёл возможность добавлять произвольные метаданные к параметрам и к возвращаемому значению. На базе этой синтаксики PEP 484 затем ввёл систему типовых подсказок (type hints) для Python, сделав их стандартной практикой для тех, кто хочет статической проверки типов. Все эти дополнения остались опциональными — сам интерпретатор не будет выбрасывать ошибки, если аннотации не совпадают с фактическим типом во время выполнения.

Простой пример:


import random

def get_game_recommendation(titles: list[str]) -> str:
return random.choice(titles)

games = ["Minecraft", "Cyberpunk 2077", "The Witcher 3", "Elden Ring"]
recommendation = get_game_recommendation(games)
print(f"Рекомендуемая игра: {recommendation}") # Например, Minecraft
print(f"Тип возвращаемого значения: {type(recommendation).__name__}") # str



Что происходит, если функция возвращает другой тип?

Python сам по себе не будет проверять, совпадает ли реальный возвращаемый тип с аннотацией — код просто выполнится. Но когда вы используете статический анализатор типов (например, mypy) или линтер, несоответствие будет обнаружено и выведет предупреждение / ошибку. Это ключевая идея: аннотации дают выгоду при статической проверке, CI и чтении кода, но не изменяют семантику программы во время выполнения.


Какие типы можно указывать после ->?

Почти любые:
🔘 простые встроенные (int, str, bool),
🔘 коллекции (list[str], dict[str, int]),
🔘 собственные классы и проч.


Где ещё применяются стрелки и аннотации?

Хотя наиболее часто -> встречается в объявлениях функций, аннотации — это часть более широкой системы типизации в Python. Типы используются для:

🔘 аннотаций параметров функций;
🔘 переменных и атрибутов классов (PEP 526);
🔘 аннотаций методов, Callable, Protocol и т.д.;
🔘 документации и автодополнения в IDE.

Инструменты типа mypy, pyright, IDE (PyCharm, VS Code) и линтеры используют аннотации, чтобы находить ошибки и улучшать подсказки.


Ограничения и подводные камни

🔘 Аннотации не выполняются: они не гарантия корректности в рантайме;
🔘 Сложные типы для сложной структуры данных или динамических конструкций типы могут стать громоздкими; иногда приходится балансировать читабельность и строгость;

#основы
@zen_of_python

BY Zen of Python


Share with your friend now:
tgoop.com/zen_of_python/4520

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

You can invite up to 200 people from your contacts to join your channel as the next step. Select the users you want to add and click “Invite.” You can skip this step altogether. How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content. It’s easy to create a Telegram channel via desktop app or mobile app (for Android and iOS): More>>
from us


Telegram Zen of Python
FROM American