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
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mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book
Pythonへの型アノテーション導入を目指すGuido van Rossum氏 mypy の型アノテーションの構文を Python に取り込もうとメーリングリストで提案したニュースが話題になりました。今夏に話題になったニュースを今冬にフォローするという季節外れ感ですが、ずっと興味はあって「あとで読む」状態になっていたのを調べてみました。 基本的には mypy のドキュメントから自分の興味のあるところをかいつまんで説明しています。分かりにくいところがあれば原文を参照してください。 Welcome to Mypy documentation! mypy とは mypy は Python の静的型チェッカー (static type checker) です。wikipedia:静的コード解析 や wikipedia:en:Lint (software) ツールの一種だと説明されています。 Pyt
Javaで失敗を表現する - Qiita
はじめに Javaを扱う上で失敗を表現するのは意外と難しいことです。 Java8でOptionalが登場し大分扱いやすくはなりましたが、それでも他の言語に比べるとというのが現状です。 最近ずっと頭を悩ませているので、ここで自分なりに失敗をどう扱っているというのをまとめてみました。 環境 Java8以降(後のバージョンの方がより良いです) Nullで扱う 王道といえば王道である取得できない場合はNullを返却するパターンです。 Java8でOptionalが登場するまではNullチェックをするのが当たり前でしたが、Optionalがとって変わったような印象です。 アプリケーション内の戻り値としてNullでは余り扱わさせないようにしています。 古い処理で良く残っているのはしょうがないので、リファクタリング出来る日までNullで扱っています。 public class Main { public
Android開発を受注したからKotlinをガッツリ使ってみたら最高だった - Qiita
関連記事 この記事も古くなりましたね。執筆時の実装バージョンKotlin 0.12から1.0.2へのアップグレード対応をした際の知見を記事にしました。 Kotlinを実案件で使いました 先日、僕の勤め先のQonceptは『リアル鬼ごっこ』×富士急ハイランド 巨大遊園地からの逃走を開発、リリースしました。 富士急ハイランドで実際に鬼ごっこをする企画で、一般のお客さんがスマホで専用アプリを使いながらクリアを目指します。園内には鬼役のスタッフや、ゲーム進行に関わる設備などがあり、これらとスマホがiBeacon(BluetoothLE)を用いて連動することで、ダメージを受けたり、アイテムを使用したり、クイズを解いたりなどします。 Qonceptの開発範囲は、iOSアプリ(とAppleWatchアプリ)、Androidアプリ、サーバサイドでした。 受注確定となった時点で、残り日数と開発者リソースに対
mypyやっていくぞ - Qiita
$ mypy test.py test.py: note: In function "func": test.py:2: error: Incompatible return value type (got "str", expected "int") アノテーションを元に型をチェックして、戻り値の型がintなのにstrを返しているのでエラーになります。 やっていく気持ち "mypyやっていく"というのは、PEP 484に対応した型アノテーションを付け、mypyを実行し静的チェックをパスすることを指します。なぜやっていく気持ちになったかというと、Static types in Python, oh my(py)! この記事を読んだことが大きいです。やっていけそうな気がしました。担当している案件が規模が大きく既存機能の変更頻度も高いものだったので、信頼できる型アノテーションが有ると、修正する
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