実用的なアノテーションの例
実世界の型アノテーションシナリオ
データ処理関数
from typing import List, Dict, Optional
def filter_valid_users(users: List[Dict[str, str]]) -> List[Dict[str, str]]:
return [user for user in users if user.get('email')]
def calculate_average(numbers: List[float]) -> Optional[float]:
return sum(numbers) / len(numbers) if numbers else None
API とネットワークの相互作用
from typing import Union, Dict, Any
def fetch_api_data(endpoint: str) -> Union[Dict[str, Any], None]:
try:
## Simulated API request
return {"status": "success", "data": [1, 2, 3]}
except Exception:
return None
エラーハンドリングと型アノテーション
from typing import Tuple, Union
def divide_numbers(a: float, b: float) -> Union[float, str]:
try:
return a / b
except ZeroDivisionError:
return "Division by zero error"
アノテーション戦略の比較
| シナリオ |
戻り値の型 |
アノテーション戦略 |
複雑度 |
| 単純な計算 |
数値型 |
直接的な型指定 |
低 |
| データフィルタリング |
リスト型 |
ジェネリック型指定 |
中 |
| エラーハンドリング |
ユニオン型 |
複数の可能な戻り値指定 |
高 |
型アノテーションの流れ
graph TD
A[Function Input] --> B{Process Data}
B --> C{Validate Return}
C --> |Valid Type| D[Return Annotated Result]
C --> |Type Mismatch| E[Raise Type Error]
高度なアノテーション技術
from typing import Callable, TypeVar
T = TypeVar('T')
R = TypeVar('R')
def apply_transform(
data: List[T],
transformer: Callable[[T], R]
) -> List[R]:
return [transformer(item) for item in data]
デコレータの型アノテーション
from typing import Callable, Any
def log_return(func: Callable[..., Any]) -> Callable[..., Any]:
def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Function returned: {result}")
return result
return wrapper
@log_return
def example_function(x: int) -> str:
return str(x * 2)
ベストプラクティス
- 正確な型アノテーションを使用する
- 潜在的なエッジケースを処理する
typing モジュールの機能を活用する- ランタイム時の型検証を検討する
LabExの洞察
LabExのPython環境で複雑な型アノテーションシナリオを探索し、型ヒントのスキルを向上させてください。
一般的なチャレンジ
- 型の具体性と柔軟性のバランスを取る
- 複雑な戻り値の型のシナリオを管理する
- 型ヒントの可読性を維持する
- 既存のコードベースとの統合を行う
