如何在 Python 中使用不同数量的参数来注释相互依赖的函数参数和返回类型（< 3.10）？

Question

编辑注释 1：到目前为止，我发现PEP 612解决了这个问题 - 从 Python 3.10 开始 - 通过引入typing.ParamSpec. 所以这个问题专门针对 Python 3.9 或更早版本。

编辑注释 2：原始示例过于狭窄，因为它的返回类型与参数类型完全匹配，但问题实际上是关于更通用的情况，其中函数的参数签名相同，但返回类型相同是不同的。（也欢迎允许不同参数签名的更通用的解决方案。）

问题：我正在使用一个转换函数，它接收一个函数作为参数，并返回另一个函数作为其结果。传递的函数可以有任意数量和类型的参数（为简单起见，我们可以坚持位置参数），返回的函数以与原始函数相同的方式调用（具有相同数量和类型的参数），并有一个返回值type 取决于传递函数的返回类型（但不一定等于它；例如，它可以是包含原始返回类型的值和某个给定类型的另一个值的元组）。

如何以反映传递和返回函数的签名依赖性的方式注释转换函数？

一个简单的例子：

from typing import Callable


def transform(original_function: Callable) -> Callable:
    def new_function(*args):
        extra_payload = <do some calculation>
        return original_function(*args), extra_payload
    return new_function


def f(x: int, s: str) -> bool:
    ...


f(3, 'abc')  # this is a valid call
f('abc', 3)  # PyCharm warns about wrong argument types

# The goal is to have a warning on the following line:
transform(f)('abc', 3)  # no warning with the mere Callable annotations above

有什么方法可以让 PyC​​harm 知道transform(f)与 具有相同的参数签名吗f？

如果转换后的函数有固定数量的参数，我可以这样做，例如（假设有两个参数）：

from typing import TypeVar, Callable, Tuple


X = TypeVar('X')
Y = TypeVar('Y')
Z = TypeVar('Z')


def transform(original_function: Callable[[X, Y], Z]) -> Callable[[X, Y], Tuple[Z, <some type>]]:
   ...

，但我的transform函数比这更通用，并且我在具有不同数量参数的函数上使用它，然后我不知道如何在第一个参数中指定它Callable（上面有[X, Y]）。

（如何）在引入之前可以做到这一点typing.ParamSpec？

Answer 1

在 Python 3.10 之前，这似乎无法优雅且完全地完成，而正是出于这个原因，Python 3.10 引入了ParamSpec（根据MisterMiyagi 的评论）。

但是，可以通过对不同数量的参数使用重载（请参阅PEP 484 的相关部分）来接近：

from typing import TypeVar, overload, Callable, Tuple


T = TypeVar('T')
T1 = TypeVar('T1')
T2 = TypeVar('T2')
T3 = TypeVar('T3')

Payload = <some type>


@overload
def transform(function: Callable[[], T]) -> Callable[[], Tuple[T, Payload]]:
    ...


@overload
def transform(function: Callable[[T1], T]) -> Callable[[T1], Tuple[T, Payload]]:
    ...


@overload
def transform(function: Callable[[T1, T2], T]) -> Callable[[T1, T2], Tuple[T, Payload]]:
    ...


@overload
def transform(function: Callable[[T1, T2, T3], T]) -> Callable[[T1, T2, T3], Tuple[T, Payload]]:
    ...


def transform(original_function):
    def new_function(*args):
        extra_payload = <do some calculation>
        return original_function(*args), extra_payload
    return new_function