前言

今日实现操作页面table元素自动化时，看了一下seleniumlibrary 关于table element keywords的实现源码时，学习到了以下知识，在此记录一下

类型建议符

get table cell 关键字源码

函数定义中，参数后面带了冒号和箭头这个写法是Python3.5新增加的功能。因为Python不需要像Java一样，在函数定义中规定参数的类型，所以给程序员带来方便的同时，也增加了代码阅读的难度

所以：通过冒号和箭头来表示这个参数的类型以及这个函数返回值的类型。

冒号：官方叫做参数的类型建议符
箭头：叫做函数返回值的类型建议符

引入类型注解的原因

我们知道python是一种动态语言，在声明一个变量时，不需要显示地声明它的类型，因此在我们定义一个方法，传入的参数并不是我们期望的类型，会报错或者得到意想不到的结果，这样就造成了很多不便，特别是一些复杂的方法，如果不借助额外说明，我们就无法理解这个参数到底是什么类型，因此就引入了类型注解，增加代码的可读性

官方说明：www.python.org/dev/peps/pe…

具体的语法是可以归纳为两点：

在声明变量时，变量的后面可以加一个冒号，后面再写上变量的类型，如 int、list 等等。
在声明方法返回值的时候，可以在方法的后面加一个箭头，后面加上返回值的类型，如 int、list 等等。

在 PEP 8 中，具体的格式是这样规定的：

在声明变量类型时，变量后方紧跟一个冒号，冒号后面跟一个空格，再跟上变量的类型。
在声明方法返回值的时候，箭头左边是方法定义，箭头右边是返回值的类型，箭头左右两边都要留有空格因为它是一种建议和提示，并不能静态的限定类型，传入一个非建议类型的参数，它任然可以执行比如

def sum(a: int, b: int) ->int:
        return a + b
        
sum("11", "2")   # 你传入字符串也是可以执行的

不过有了类型注解，一些IDE是可以识别出来并提示的

变量类型的声明

python3.6的pep526则更进一步引入了对变量类型的声明，和在以前我们只能在注释中对变量的类型进行说明

# 使用注释来标明变量类型
primes = []   # type:list[int]
captain = ...   # type:str

class Starship: stats = {} #type:Dict[str,int]

# 类型注解（不止是参数），还可以是变量
primes:List[int] = [] 
captain:str #Note: no initial value 
class Starship: 
stats: ClassVar[Dict[str,int]] = {}

typing

除了默认类型的int、str用于类型注解的类型有哪些呢？ typing库便是一个帮助我们实现类型注解的库

类型别名

在下面这个例子中，Vector和List[float]可以视为同义词

from typing import List
Vector = List[float]

def scale(scalar: float, vector: Vector)->Vector:
    return [scalar*num for num in vector]

new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

类型的别名有助于简化一些复杂的类型声明类型别名有助于简化一些复杂的类型声明

from typing import Dict, Tuple, List

ConnectionOptions = Dict[str, str]
Address = Tuple[str, int]
Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]

def broadcast_message(message: str, servers: List[Server]) -> None:
    ...

# The static type checker will treat the previous type signature as
# being exactly equivalent to this one.
def broadcast_message(
        message: str,
        servers: List[Tuple[Tuple[str, int], Dict[str, str]]]) -> None:
    pass

typing中常见定义类型

前面seleniumlibrary 中就用到了typing的union类型

查看typing源码，支持以下类型

__all__ = [
    # Super-special typing primitives.
    'Any',
    'Callable',
    'ClassVar',
    'ForwardRef',
    'Generic',
    'Optional',
    'Tuple',
    'Type',
    'TypeVar',
    'Union',

    # ABCs (from collections.abc).
    'AbstractSet',  # collections.abc.Set.
    'ByteString',
    'Container',
    'ContextManager',
    'Hashable',
    'ItemsView',
    'Iterable',
    'Iterator',
    'KeysView',
    'Mapping',
    'MappingView',
    'MutableMapping',
    'MutableSequence',
    'MutableSet',
    'Sequence',
    'Sized',
    'ValuesView',
    'Awaitable',
    'AsyncIterator',
    'AsyncIterable',
    'Coroutine',
    'Collection',
    'AsyncGenerator',
    'AsyncContextManager',

    # Structural checks, a.k.a. protocols.
    'Reversible',
    'SupportsAbs',
    'SupportsBytes',
    'SupportsComplex',
    'SupportsFloat',
    'SupportsInt',
    'SupportsRound',

    # Concrete collection types.
    'ChainMap',
    'Counter',
    'Deque',
    'Dict',
    'DefaultDict',
    'List',
    'OrderedDict',
    'Set',
    'FrozenSet',
    'NamedTuple',  # Not really a type.
    'Generator',

    # One-off things.
    'AnyStr',
    'cast',
    'get_type_hints',
    'NewType',
    'no_type_check',
    'no_type_check_decorator',
    'NoReturn',
    'overload',
    'Text',
    'TYPE_CHECKING',
]

怎么进行静态类型检查

通过类型注解，类型注释和typing, 我们可以在IDE看到提示，配合使用 mypy 等工具，我们就可以对 Python 代码做静态类型检查了安装 pip install mypy

使用

阅读seleniumlibrary源码，学习python typing模块

前言