引入
我們在閱讀python3寫的代碼時，會看到類似如下的程序：
def add(x: int, y: int) -> int:
return x+y
初步看上去，與python2相比，這個函數在定義上，多了3個int。前兩個int表示輸入數據的類型，"->"符號後面的int，表示返回值類型。
在python中，是不用強制申明變量類型的。python3的這種新語法，貌似可以直接申明變量類型？
函數註解
- 函數註解的說明
這種“申明函數參數中變量類型，與返回值類型”的語法，就是python3所謂的“函數註解”[1]。
註解，只是“adding arbitrary metadata annotations to Python functions”，添加的這些“類型申明”，都是額外信息，不是強制要求的。
並且，“函數註解”的目的，是給人看的，不是給解釋器看。所以，哪怕類型使用錯誤，編譯器也不會報錯，舉例如下：
def add(x: int, y: int) -> int:
return x+y
z = add(3.14, 1.23)
用python3.0以上的版本運行這段程序，並不會報錯，即便實參是浮點型，而形參要求是整型。最終z的值是4.37。
Python 解釋器並不會因爲這些註解而提供額外的校驗，沒有任何的類型檢查工作。也就是說，這些類型註解加不加，對你的代碼來說沒有任何影響[2]。
“函數註解”的作用，僅僅是：（1）方便程序員查看，（2）IDE的設計者可以用來做代碼檢查。
- 如何訪問函數註解
我們如何得到某一個函數的類型註解呢？其實很簡單，使用__annotations__就可以，比如上面定義的函數add，運行如下代碼：
add.__annotations__
得到的結果就是{'return': int, 'x': int, 'y': int}。
結果中能得到返回值與各個參數的類型要求。
變量註解
變量註解，就是“adding syntax to Python for annotating the types of variables (including class variables and instance variables)”，簡單來說就是爲變量（包括類中的變量與實例變量）添加類型註解。具體用法如下，注意要用python3.6以上的版本運行：
- int/str/float變量註解
a1: int # a1爲int型變量，沒有賦值
a2: int = 123 # a2爲int型變量，賦值爲123
b1: str # b1爲str型變量，沒有賦值
b2: str = 'hello'# b2爲str型變量，賦值爲hello
c1: float# c1爲float型變量，沒有賦值
c1: float = 3.14# c1爲float型變量，賦值爲3.14
注意，python的解釋器並不會爲變量進行真實的“類型檢查”，這種註解的作用只是爲了方便閱讀（或IDE自己來檢查），所以如下程序執行是正確的，不會報錯：
a1: int
a2: int = 123
a1 = 3.14
a2 = 'hello'
- list/tuple/dict變量註解
from typing import List, Tuple, Dict
a1: List[int] # a1是一個list，其中的數據都是int類型，沒有賦值
a2: List[str] = ['1','2','3']# a2是一個list，其中的數據都是int類型，賦值爲['1','2','3']
b1: Tuple[int] # a1是一個tuple，其中的數據都是int類型，沒有賦值
b2: Tuple[float] = (1.1,2.2,3.3)# a2是一個tuple，其中的數據都是float類型，賦值爲[1.1,2.2,3.3]
c1: [Dict[str, int]] = {} # c1是一個dict，其中key爲str類型，value爲int型，沒有賦值
c2: [Dict[str, int]] = {'a':1, 'b':2, 'c':3} # c1是一個dict，其中key爲str類型，value爲int型，賦值爲{'a':1, 'b':2, 'c':3}
同理，不按註解的類型來，也不會報錯。
- 如何訪問變量註解
在程序中申明的所有註解變量，都可以由__annotations__來訪問到，如下：
>>> __annotations__ # 訪問所有變量的註解
{'a1': typing.List[int], 'a2': typing.List[str], 'b1': typing.Tuple[int], 'b2': typing.Tuple[float], 'c1': [typing.Dict[str, int]], 'l': typing.List[int], 'c2': [typing.Dict[str, int]]}
靜態類型檢查模塊mypy
既然解釋器不會對註解類型不匹配的情況進行報錯，那麼如何檢查類型不匹配的情況呢？
第三方模塊mypy就能做類型檢查，前提是要做好類型註解。具體舉例如下：
- 安裝mypy
pip install mypy
- 寫一個test.py程序，如下所示
def add(x: int, y: int) -> int:
return x+y
z: int
z = 'hello'
z = add(3.14, 1.23)
- 用mypy對test.py做類型檢查
在CMD裏，用命令mypy test.py來檢查，可以看到輸出報錯信息如下：
mypy test.py
test.py:5: error: Incompatible types in assignment (expression has type "str", variable has type "int")
test.py:6: error: Argument 1 to "add" has incompatible type "float"; expected "int"
test.py:6: error: Argument 2 to "add" has incompatible type "float"; expected "int"
mypy提示
- 第5行1個錯誤，因爲z變量被申明爲int類型，但卻被賦值爲str的’hello’
- 第6行2個錯誤，因爲函數中兩個變量都被申明爲int，但這裏卻送入float類型的兩個數據
總結
python3.0 引入了函數註解，python3.6 引入了變量註解。以後這種語法可能會變，但筆者寫作時，在python3.7上實驗本文所述，是正確的。
它們都讓python越來越像C/C++了，將來python是否還會引入泛型呢？這樣python就越來越像Java了。。。
參考
- [1] PEP 3107 – Function Annotations. https://www.python.org/dev/peps/pep-3107/
- [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/37239021
- [3] PEP 526 – Syntax for Variable Annotations. https://www.python.org/dev/peps/pep-0526/