mypy駆動リファクタリング - Qiita
はじめに Pythonは動的型付けのプログラミング言語です。そのため、実行時に型に関するチェックが実行されません。その結果、“動的型付けであるがゆえに問題がない処理”が存在してしまいます。それらは、ある時点で外部から観測される振る舞いに問題がなかったとしても、リリースを重ねていくうちにに不具合として顕在化する可能性があります。 そのような処理に対して、mypyによりコードにおけるリファクタリングをすると良い箇所を特定できます。mypyはPythonで静的型チェックを実行するツールです。 例えば、以下に該当するような、コードの検知が可能です。 型ヒントの不足 型の矛盾 つまり、mypyの出力に基づくリファクタリングでは以下の効果が期待されます。 処理の内容を型ヒントで補足することによる可読性の向上（潜在的な不具合を埋め込む可能性の解消） 型が矛盾している処理を修正することによる堅牢性の向上（
実践！！Python型入門(Type Hints) - Qiita
はじめに みなさん、PythonのType Hints使ってますか？ Pythonは動的型付き言語なので、明示的に型情報をつけずにコーディングできることがメリット、と感じされている方もいらっしゃるかもしれません。 その意見はもっともなのですが、型を明示的に指定することで、よりバグを発生させにくいコーディングができることも事実かと思います。 本記事ではPythonの型についての入門～中級の内容を扱います。 皆さんのPythonスキルアップの一助となれば幸いです。 注意事項 Pythonの静的型解析にはmypyというライブラリが必要ですが、mypyの使い方、インストール方法などについては解説しません。 ステップ1：基本的な変数の型[イミュータブル] 変数の型の書き方は下記の通りです。
Mypy と Pyright の解析手法と型情報の比較 | フューチャー技術ブログ
はじめにMypy や Pyright は Python の静的解析ツールとして有名ですが、これら二つに解析情報でどのような違いがあるのかわからなかったので、実験することにしました。Pyright は Mypy に比べて後発のプロジェクトですが、性能面で優れているなどとして徐々に注目を集めています。 https://github.com/python/mypy https://github.com/microsoft/pyright 解析以外での比較はこちらが参考になります。 https://qiita.com/simonritchie/items/7492d1c1a3c13b2f27aa#%E4%BA%8B%E5%89%8D%E3%81%AEpyright%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0 実験概要Mypy、Pyright はともに reveal_type(expr)
Pythonに型アノテーションを自動で付与する
2021/10 追記 Pyannotate はメンテナが居なくなったため更新が途絶えました。またより表現多く typing を反映できるため、これからは Monkeytype を推奨します。 この記事は何か Python Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です(元々 13 日目でしたが、2 日目の参加者が取りやめたので横入りしました)。「Python コードに自動で型を付与し、その型をテストで静的チェックして、保守性を高める方法」をご紹介する趣旨の記事です。 書いた理由 今回紹介するメインツールの pyannotate について、日本語で紹介している記事がほとんどなく、かつ古い情報が多かった為です(python3 サポートがない時代かつ、pytest との連携ができなかった時代)。「Python において型はいるのか？」という議論はしません。 今回紹介するツールは以
Python Types Intro - FastAPI
Python Types Intro¶ Python has support for optional "type hints" (also called "type annotations"). These "type hints" or annotations are a special syntax that allow declaring the type of a variable. By declaring types for your variables, editors and tools can give you better support. This is just a quick tutorial / refresher about Python type hints. It covers only the minimum necessary to use them
mypyのdmypyの実装のされ方を覗いてみた - podhmo's diary
mypyのdmypyの実装の仕方を把握する。知りたいことは裏側でのprocessの管理の仕方とクライアントとサーバー間のデータのやり取りの仕方。 準備 $ git clone --depth 1 git@github.com:python/mypy エントリーポイントの把握 インストールされるコマンドの確認(setup.py) setup(name='mypy', ... entry_points={'console_scripts': ['mypy=mypy.__main__:console_entry', 'stubgen=mypy.stubgen:main', 'dmypy=mypy.dmypy:main', ]}, data_files=data_files, ... mypy.dmypy:main()がエントリーポイント実際のファイル。 main.py ほとんどargparseを
mypy で Iterable[Optional[type]] から Iterable[type] を導出したい
地道な方法 地道に下の通り書くと型チェックを通りました。 def remove_none_iterator(it: Iterator[Optional[int]]) -> Iterator[int]: while True: try: elem = next(it) while elem is None: elem = next(it) yield elem except StopIteration: return def remove_none(iterable: Iterable[Optional[int]]) -> Iterable[int]: it = iter(iterable) return remove_none_iterator(it) ただしこれだと返り値が必ずイテレーターになってしまいます。しかしそもそも filter() 関数は iterable を受け取ってイテレー
![mypy で Iterable[Optional[type]] から Iterable[type] を導出したい](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f6bc393cd0b6bd2196935e603c5d031bd6ca6699/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.sstatic.net%2FSites%2Fja%2FImg%2Fapple-touch-icon%402.png%3Fv%3D1cfb10b305ca)
Typechecking Django and DRF
As you have already know I love optional static typing. The thing is that sometimes it is not optional, but impossible. Because we have plenty of big untyped projects in Python’s ecosystem. Django and Django-Rest-Framework were two of them. Were. Because now they can be typed! Let me introduce TypedDjango organisation and stubs for django and drf. This is going to be a concise tutorial and getting
pythonでmypyを騙してfieldにmetadataを付加したクラスを定義してみる - podhmo's diary
ちょっとだけ背景説明 なんでそんなことがしたくなったかというと、やっぱり定義を記述したらおしまいでいられる世界が理想なので。そして特定の領域(e.g. OpenAPI, GraphQL, Protcol Buffers, database定義, ...)に属さないような中立的な表現が欲しくなったので。 この記事は一言で言うならpythonのクラスの各フィールドにどうやってメタデータを持たせようか？ということに対するメモです。 どうしてpython? 現状よく触るのがgoとpythonなのですが、goは直和型が素直に記述できないので1。 普及している言語の中ではTypeScriptの方がゆるふわな表現を良い感じに型パズルしやすいとは想うのですが、literal typeやtyped dictやprotocolなどそこそこpythonでも悪くはない形で型チェックが可能になってきたかなーというこ
Our journey to type checking 4 million lines of Python
Dropbox is a big user of Python. It’s our most widely used language both for backend services and the desktop client app (we are also heavy users of Go, TypeScript, and Rust). At our scale—millions of lines of Python—the dynamic typing in Python made code needlessly hard to understand and started to seriously impact productivity. To mitigate this, we have been gradually migrating our code to stati
PEP 484 – Type Hints | peps.python.org
PEP 484 – Type Hints Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Jukka Lehtosalo <jukka.lehtosalo at iki.fi>, Łukasz Langa <lukasz at python.org> BDFL-Delegate: Mark Shannon Discussions-To: Python-Dev list Status: Final Type: Standards Track Topic: Typing Created: 29-Sep-2014 Python-Version: 3.5 Post-History: 16-Jan-2015, 20-Mar-2015, 17-Apr-2015, 20-May-2015, 22-May-2015 Resolution: Python-De
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
Hypermodern Python Chapter 4: Typing
GitHub - davidfritzsche/pytest-mypy-testing: pytest plugin to test mypy static type analysis
Testing mypy stubs, plugins, and types
Giving mypy a go • Dimitri Merejkowsky
Type-safe JSON deserialization
adding static type checking with mypy · Issue #14468 · pandas-dev/pandas
Function returning a generic function · Issue #1551 · python/mypy
Type annotation for classmethod returning instance
