在Python函数中明确定义数据类型

Question

我希望在Python函数中定义两个变量，并将它们明确地定义为浮点数。但是，当我尝试在函数参数中定义它们时，它会显示语法错误。

请帮我获得所需的输出。

这是代码：

def add(float (x) , float (y)) :
    z = (x+y)
    return (print ("The required Sum is: ", z))

add (5, 8)

- Animikh Aich

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不，你不能在Python中做这样的事情。你为什么想要它呢？ - Antti Haapala -- Слава Україні

请参阅其他编程语言中有“变量”，而Python中有“名称”。如果您想了解更多关于这个重要主题的细节，您可能会发现这篇文章有帮助：关于Python名称和值的事实与神话，这篇文章是由SO老手Ned Batchelder撰写的。 - PM 2Ring

Answer 1

Python是一种强类型的动态语言，它将类型与值关联，而不是名称。如果您想要强制调用者提供特定类型的数据，则唯一的方法是在函数内部添加显式检查。

最近，这门语言中添加了类型注释，现在可以编写语法正确的函数说明，包括参数和返回值的类型。对于您的示例，注释版本如下：

def add(x: float, y: float) -> float:
    return x+y

请注意，这只是语法。Python解释器不会执行其中的任何操作。有一些外部工具，如mypy可以帮助你实现目标，它们正在迅速成为语言的重要组成部分（尽管人们希望它们仍然是可选的，考虑到存在大量无类型代码的语料库）。

注释在像pydantic这样的工具中发现了比最初预期更广泛的用途，它们用于执行数据验证。这支持了利用（例如）FastAPI服务器开发新的有趣范例，展示了提高Web编码生产力的巨大潜力。

- holdenweb

Answer 2

你可以检查函数提供的实例是否与你想要的类型相符！

def add(x: float, y: float) -> float:
      if not isinstance(x, float):
           raise TypeError("x and y variables not of type float")

同样适用于y变量！

- chg.greg

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请对代码进行格式化，并添加信息以便更好地理解。 - Subash J

您确实可以执行这些检查，代价是增加代码的复杂度和量。Pythonic 的方式是假设正常情况（所有类型正确）正在被遵循，并在出现错误时处理它们（即当代码引发异常时）。如果以其他方式进行，则忽略了语言的本质，但如果必须这样做，则至少使用注释驱动的工具，如 pydantic，而不是手工编写的代码。 - holdenweb

Answer 3

在Python中，由于它是强类型动态语言，因此无法定义数据类型，但可以添加类型提示。

link: str

这是Python中类型提示的示例。 您还可以查看。 还请注意mypy:

• https://github.com/python/mypy
• http://mypy-lang.org/

- Maifee Ul Asad

Answer 4

将函数z = float(x+y)更改为z = float(x)+ float(y)

此时我们假设我们只是将数字相加。

让我们确保我们始终使用浮点数进行计算。在将它们相加之前，将参数转换为浮点数。您可以使用float()函数来完成这个操作。

好的，让我们确保无论输入什么，它都被转换为浮点数。

    def add(x, y):
        z = float(x)+ float(y)
        print "The required Sum is:  {}".format(z)
        return z

    add (5, 8)

但是如果a和b是字符串呢？需要注意一下。

def add(x, y)
    try:
        a = float(x)  
        b = float(y)
    except ValueError:
        return None
     else:
        return True

顺便说一下，在Python中不需要检查数据类型，这使得它更加简单。

def addSum(x,y):
    return x+y

addSum(2.2, 5.6)
7.8
addSum(float(2), float(5))
7.0
addSum(2, 5)
7
addSum("Hello ", "World!!")
'Hello World'

- Surajano

Answer 5

我会使用assert isinstance

#!/usr/bin/env python3

import sys

def this_add(x: float, y: float):
    assert isinstance(x, float), f"[e] {x} should be a float and it is {type(x)}"
    assert isinstance(y, float), f"[e] {y} should be a float and it is {type(y)}"
    z = (x+y)
    return z

print(f"The required Sum is: {this_add(5.2, 8.9)}")

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    def test_int(self):
        self.assertRaises(AssertionError, this_add, 5, 8)
    def test_float(self):
        self.assertEqual(14.0, this_add(5.1, 8.9) )
    def test_float_and_int(self):
        self.assertRaises(AssertionError, this_add, 5.1, 8)
    def test_int_and_float(self):
        self.assertRaises(AssertionError, this_add, 5, 8.9)
    def test_tuple(self):
        self.assertRaises(AssertionError, this_add, (5.1, 8.9), 0)
    def test_string(self):
        self.assertRaises(AssertionError, this_add, "5.1", "8.9")
unittest.main()

- Alexx Roche