相关疑难解决方法(0)

def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
    print("Annotations:", f.__annotations__)
    print("Arguments:", ham, eggs)
    return ham + ' and ' + eggs

在上面的代码块中，来自https://docs.python.org/3.5/tutorial/controlflow.html#documentation-strings

我的问题是关于-> str上面的代码块中的。它有什么作用 ？

在其他语言中,任何类似示例都会引发类型错误.为什么不用Python？

>>> def foo(a:int) -> str:
    return a+1

>>> foo(5)
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我是新手，所以使用我在网上找到的一个例子来添加一些自定义日志记录级别。这将包含在一个库中，该库将被导入到各种脚本中。它按预期工作，但添加的级别未显示在自动完成列表中（使用 PyCharm），并且 PyCharm 抱怨 LOGGER 中存在未解析的属性引用。当我编码并输入“LOGGER”时。我看到正常的错误、警告、信息等可供选择，但我的自定义级别“详细”不在列表中。随着时间的推移，将会添加更多自定义级别，这也将推出给一个开发团队，所以我需要让这个工作。

知道为什么我的自动完成列表中没有详细选项吗？

这是我的文件。

px_logger.py

from logging import getLoggerClass, addLevelName, setLoggerClass, NOTSET

public class PxLogger(getLoggerClass()):
    def __init__(self, name, level=NOTSET):
        super(PxLogger, self).__init__(name, level)

        addLevelName(5, "VERBOSE")

    def verbose(self, msg, *args, **kwargs):
        """Custom logger level - verbose"""
        if self.isEnabledFor(5):
            self._log(5, msg, args, **kwargs)

my_script.py

import json
import logging.config
from px_logger import PxLogger

logging.setLoggerClass(PxLogger)
LOGGER = logging.getLogger(__name__)

with open('../logging.json') as f:  # load logging config file
    CONFIG_DICT = json.load(f)
logging.config.dictConfig(CONFIG_DICT)

LOGGER.verbose('Test verbose message')

屏幕输出

VERBOSE - Test verbose message

我在文档中读到 Python 3.5 版本中存在类型提示我在 ipython 终端中编写了两个函数来测试这对“相同”函数意味着什么。

def dostuff(name: str) -> str:
  print(str.capitalize())

def do_stuff(name):
  print(str.capitalize())

正如预期的那样，调用dostuff('arthur')并do_stuff('arthur')都返回 'Arthur'。

但是，调用do_stuff([])和dostuff([])都返回错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'capitalize'

这是有道理的，相同的错误在两者中都是有效的，但是为什么类型提示器/检查器实际上没有声明性地声明argument not of type 'str'或其他什么？

另外，如果您定义如下内容：

def do_stuff(name: str) -> str: 
    return list(name)  

即使函数应该返回一个字符串，解释器甚至不会抱怨我返回的是一个列表而不是一个字符串。

我知道这些都是人为的例子，但我做错了什么吗？

在 python 中，不需要指定方法参数类型。Python 动态地解释它们。

但是在一些代码片段中，我看到了正在定义的类型。

def method(p1: int, p2: int) -> None

1) 为什么要这样做 2) 对于其他数据结构，我只需要定义数据结构而不是它接受的参数类型

def multiply(num1: list, num2: list):

为什么这样设计的目的。

以及为什么我不能定义列表的类型

def multiply(num1: list[int], num2: list[int]):

我找到了以下代码：

def get_iterator_from_config(config: dict, data: dict):
    iterator_config = config['dataset_iterator']
    iterator: Union[DataLearningIterator, DataFittingIterator] = from_params(iterator_config,data=data)
    return iterator

为什么迭代器有冒号然后有联合？这是否意味着迭代器的类型是联合？为什么不能只使用：

iterator= from_params(iterator_config,data=data)