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Xie Wei 5 years ago
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286
docs/zh/docs/python-types.md

@ -0,0 +1,286 @@
# Python 类型提示简介
**Python 3.6+ 版本**加入了对"类型提示"的支持。
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>
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。
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。
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。
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。
!!! note
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。
## 动机
让我们从一个简单的例子开始:
```Python
{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```
运行这段程序将输出:
```
John Doe
```
这个函数做了下面这些事情:
* 接收 `first_name``last_name` 参数。
* 通过 `title()` 将每个参数的第一个字母转换为大写形式。
* 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。
```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```
### 修改示例
这是一个非常简单的程序。
现在假设你将从头开始编写这段程序。
在某一时刻,你开始定义函数,并且准备好了参数...。
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"。
等等,那个方法是什么来着?`upper`?还是 `uppercase`?`first_uppercase`?`capitalize`?
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。
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。
但遗憾的是并没有起什么作用:
<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image01.png">
### 添加类型
让我们来修改上面例子的一行代码。
我们将把下面这段代码中的函数参数从:
```Python
first_name, last_name
```
改成:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
就是这样。
这些就是"类型提示":
```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial002.py!}
```
这和声明默认值是不同的,例如:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
这两者不一样。
我们用的是冒号(`:`),不是等号(`=`)。
而且添加类型提示一般不会改变原来的运行结果。
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。
在同样的地方,通过 `Ctrl+Space` 触发自动补全,你会发现:
<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image02.png">
这样,你可以滚动查看选项,直到你找到看起来眼熟的那个:
<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image03.png">
## 更多动机
下面是一个已经有类型提示的函数:
```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```
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:
<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image04.png">
现在你知道了必须先修复这个问题,通过 `str(age)``age` 转换成字符串:
```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}
```
## 声明类型
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。
这也是你将在 **FastAPI** 中使用它们的主要场景。
### 简单类型
不只是 `str`,你能够声明所有的标准 Python 类型。
比如以下类型:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```
### 嵌套类型
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。
你可以使用 Python 的 `typing` 标准库来声明这些类型以及子类型。
它专门用来支持这些类型提示。
#### 列表
例如,让我们来定义一个由 `str` 组成的 `list` 变量。
`typing` 模块导入 `List`(注意是大写的 `L`):
```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```
同样以冒号(`:`)来声明这个变量。
输入 `List` 作为类型。
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:
```Python hl_lines="4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```
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`"。
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。
没有类型,几乎是不可能实现下面这样:
<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image05.png">
注意,变量 `item` 是列表 `items` 中的元素之一。
而且,编辑器仍然知道它是一个 `str`,并为此提供了支持。
#### 元组和集合
声明 `tuple``set` 的方法也是一样的:
```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
```
这表示:
* 变量 `items_t` 是一个 `tuple`,其中的每个元素都是 `int` 类型。
* 变量 `items_s` 是一个 `set`,其中的每个元素都是 `bytes` 类型。
#### 字典
定义 `dict` 时,需要传入两个子类型,用逗号进行分隔。
第一个子类型声明 `dict` 的所有键。
第二个子类型声明 `dict` 的所有值:
```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```
这表示:
* 变量 `prices` 是一个 `dict`
* 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)。
* 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)。
### 类作为类型
你也可以将类声明为变量的类型。
假设你有一个名为 `Person` 的类,拥有 name 属性:
```Python hl_lines="1 2 3"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```
接下来,你可以将一个变量声明为 `Person` 类型:
```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```
然后,你将再次获得所有的编辑器支持:
<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image06.png">
## Pydantic 模型
<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。
你可以将数据的"结构"声明为具有属性的类。
每个属性都拥有类型。
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。
然后,你将获得这个对象的所有编辑器支持。
下面的例子来自 Pydantic 官方文档:
```Python
{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
```
!!! info
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>.
整个 **FastAPI** 建立在 Pydantic 的基础之上。
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。
## **FastAPI** 中的类型提示
**FastAPI** 利用这些类型提示来做下面几件事。
使用 **FastAPI** 时用类型提示声明参数可以获得:
* **编辑器支持**
* **类型检查**
...并且 **FastAPI** 还会用这些类型声明来:
* **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。
* **转换数据**:将来自请求的数据转换为需要的类型。
* **校验数据**: 对于每一个请求:
* 当数据校验失败时自动生成**错误信息**返回给客户端。
* 使用 OpenAPI **记录** API:
* 然后用于自动生成交互式文档的用户界面。
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。
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。
!!! info
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。

1
docs/zh/mkdocs.yml

@ -25,6 +25,7 @@ nav:
- pt: /pt/
- zh: /zh/
- features.md
- python-types.md
- 教程 - 用户指南:
- tutorial/index.md
- deployment.md

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