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# Python 类型提示简介 |
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**Python 3.6+ 版本**加入了对"类型提示"的支持。 |
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这些**"类型提示"**是一种新的语法(在 Python 3.6 版本加入)用来声明一个变量的<abbr title="例如:str、int、float、bool">类型</abbr>。 |
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通过声明变量的类型,编辑器和一些工具能给你提供更好的支持。 |
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这只是一个关于 Python 类型提示的**快速入门 / 复习**。它仅涵盖与 **FastAPI** 一起使用所需的最少部分...实际上只有很少一点。 |
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整个 **FastAPI** 都基于这些类型提示构建,它们带来了许多优点和好处。 |
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但即使你不会用到 **FastAPI**,了解一下类型提示也会让你从中受益。 |
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!!! note |
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如果你已经精通 Python,并且了解关于类型提示的一切知识,直接跳到下一章节吧。 |
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## 动机 |
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让我们从一个简单的例子开始: |
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```Python |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!} |
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``` |
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运行这段程序将输出: |
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``` |
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John Doe |
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``` |
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这个函数做了下面这些事情: |
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* 接收 `first_name` 和 `last_name` 参数。 |
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* 通过 `title()` 将每个参数的第一个字母转换为大写形式。 |
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* 中间用一个空格来<abbr title="将它们按顺序放置组合成一个整体。">拼接</abbr>它们。 |
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```Python hl_lines="2" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!} |
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``` |
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### 修改示例 |
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这是一个非常简单的程序。 |
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现在假设你将从头开始编写这段程序。 |
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在某一时刻,你开始定义函数,并且准备好了参数...。 |
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现在你需要调用一个"将第一个字母转换为大写形式的方法"。 |
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等等,那个方法是什么来着?`upper`?还是 `uppercase`?`first_uppercase`?`capitalize`? |
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然后你尝试向程序员老手的朋友——编辑器自动补全寻求帮助。 |
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输入函数的第一个参数 `first_name`,输入点号(`.`)然后敲下 `Ctrl+Space` 来触发代码补全。 |
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但遗憾的是并没有起什么作用: |
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<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image01.png"> |
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### 添加类型 |
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让我们来修改上面例子的一行代码。 |
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我们将把下面这段代码中的函数参数从: |
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```Python |
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first_name, last_name |
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``` |
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改成: |
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```Python |
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first_name: str, last_name: str |
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``` |
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就是这样。 |
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这些就是"类型提示": |
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```Python hl_lines="1" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial002.py!} |
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``` |
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这和声明默认值是不同的,例如: |
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```Python |
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first_name="john", last_name="doe" |
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``` |
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这两者不一样。 |
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我们用的是冒号(`:`),不是等号(`=`)。 |
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而且添加类型提示一般不会改变原来的运行结果。 |
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现在假设我们又一次正在创建这个函数,这次添加了类型提示。 |
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在同样的地方,通过 `Ctrl+Space` 触发自动补全,你会发现: |
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<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image02.png"> |
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这样,你可以滚动查看选项,直到你找到看起来眼熟的那个: |
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<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image03.png"> |
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## 更多动机 |
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下面是一个已经有类型提示的函数: |
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```Python hl_lines="1" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!} |
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``` |
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因为编辑器已经知道了这些变量的类型,所以不仅能对代码进行补全,还能检查其中的错误: |
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<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image04.png"> |
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现在你知道了必须先修复这个问题,通过 `str(age)` 把 `age` 转换成字符串: |
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```Python hl_lines="2" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!} |
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``` |
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## 声明类型 |
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你刚刚看到的就是声明类型提示的主要场景。用于函数的参数。 |
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这也是你将在 **FastAPI** 中使用它们的主要场景。 |
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### 简单类型 |
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不只是 `str`,你能够声明所有的标准 Python 类型。 |
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比如以下类型: |
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* `int` |
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* `float` |
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* `bool` |
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* `bytes` |
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```Python hl_lines="1" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!} |
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``` |
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### 嵌套类型 |
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有些容器数据结构可以包含其他的值,比如 `dict`、`list`、`set` 和 `tuple`。它们内部的值也会拥有自己的类型。 |
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你可以使用 Python 的 `typing` 标准库来声明这些类型以及子类型。 |
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它专门用来支持这些类型提示。 |
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#### 列表 |
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例如,让我们来定义一个由 `str` 组成的 `list` 变量。 |
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从 `typing` 模块导入 `List`(注意是大写的 `L`): |
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```Python hl_lines="1" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!} |
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``` |
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同样以冒号(`:`)来声明这个变量。 |
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输入 `List` 作为类型。 |
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由于列表是带有"子类型"的类型,所以我们把子类型放在方括号中: |
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```Python hl_lines="4" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!} |
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``` |
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这表示:"变量 `items` 是一个 `list`,并且这个列表里的每一个元素都是 `str`"。 |
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这样,即使在处理列表中的元素时,你的编辑器也可以提供支持。 |
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没有类型,几乎是不可能实现下面这样: |
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<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image05.png"> |
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注意,变量 `item` 是列表 `items` 中的元素之一。 |
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而且,编辑器仍然知道它是一个 `str`,并为此提供了支持。 |
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#### 元组和集合 |
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声明 `tuple` 和 `set` 的方法也是一样的: |
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```Python hl_lines="1 4" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!} |
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``` |
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这表示: |
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* 变量 `items_t` 是一个 `tuple`,其中的每个元素都是 `int` 类型。 |
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* 变量 `items_s` 是一个 `set`,其中的每个元素都是 `bytes` 类型。 |
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#### 字典 |
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定义 `dict` 时,需要传入两个子类型,用逗号进行分隔。 |
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第一个子类型声明 `dict` 的所有键。 |
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第二个子类型声明 `dict` 的所有值: |
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```Python hl_lines="1 4" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!} |
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``` |
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这表示: |
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* 变量 `prices` 是一个 `dict`: |
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* 这个 `dict` 的所有键为 `str` 类型(可以看作是字典内每个元素的名称)。 |
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* 这个 `dict` 的所有值为 `float` 类型(可以看作是字典内每个元素的价格)。 |
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### 类作为类型 |
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你也可以将类声明为变量的类型。 |
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假设你有一个名为 `Person` 的类,拥有 name 属性: |
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```Python hl_lines="1 2 3" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!} |
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``` |
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接下来,你可以将一个变量声明为 `Person` 类型: |
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```Python hl_lines="6" |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!} |
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``` |
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然后,你将再次获得所有的编辑器支持: |
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<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image06.png"> |
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## Pydantic 模型 |
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<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> 是一个用来用来执行数据校验的 Python 库。 |
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你可以将数据的"结构"声明为具有属性的类。 |
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每个属性都拥有类型。 |
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接着你用一些值来创建这个类的实例,这些值会被校验,并被转换为适当的类型(在需要的情况下),返回一个包含所有数据的对象。 |
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然后,你将获得这个对象的所有编辑器支持。 |
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下面的例子来自 Pydantic 官方文档: |
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```Python |
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{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!} |
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``` |
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!!! info |
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想进一步了解 <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic,请阅读其文档</a>. |
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整个 **FastAPI** 建立在 Pydantic 的基础之上。 |
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实际上你将在 [教程 - 用户指南](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} 看到很多这种情况。 |
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## **FastAPI** 中的类型提示 |
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**FastAPI** 利用这些类型提示来做下面几件事。 |
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使用 **FastAPI** 时用类型提示声明参数可以获得: |
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* **编辑器支持**。 |
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* **类型检查**。 |
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...并且 **FastAPI** 还会用这些类型声明来: |
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* **定义参数要求**:声明对请求路径参数、查询参数、请求头、请求体、依赖等的要求。 |
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* **转换数据**:将来自请求的数据转换为需要的类型。 |
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* **校验数据**: 对于每一个请求: |
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* 当数据校验失败时自动生成**错误信息**返回给客户端。 |
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* 使用 OpenAPI **记录** API: |
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* 然后用于自动生成交互式文档的用户界面。 |
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听上去有点抽象。不过不用担心。你将在 [教程 - 用户指南](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} 中看到所有的实战。 |
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最重要的是,通过使用标准的 Python 类型,只需要在一个地方声明(而不是添加更多的类、装饰器等),**FastAPI** 会为你完成很多的工作。 |
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!!! info |
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如果你已经阅读了所有教程,回过头来想了解有关类型的更多信息,<a href="https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html" class="external-link" target="_blank">来自 `mypy` 的"速查表"</a>是不错的资源。 |
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