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（
Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 | gihyo.jp
寺田 学です。9月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.5で導入され、多くの場面で活用されている型ヒント（Type Hints）について、より良い型ヒントの書き方を紹介します。 Pythonの型ヒントとは Pythonは動的型付け言語です。型を指定せずに変数宣言できますし、関数の引数や戻り値に型を宣言する必要はありません。 Python 3.5（2015年9月リリース）で型ヒントの仕組みが入りました。型の指定が不要なPythonですが、型ヒントを付けることで、「コードの可読性向上」、「IDEコード補完の充実」、「静的型チェックの実行」といった静的型付け言語のようなメリットを得ることができます。 Pythonの型ヒントは以下のように記述します。 name: str = "氏名" # 変数nameをstr型と宣言 def f(arg: int) -
pydanticで始める型安全なPython開発 - NIFTY engineering
2018年5月に中途でニフティに入社し、以来 @niftyメール の開発、運用を担当しております。具体的には、メールデータを保存するオンプレの分散オブジェクトストレージシステムの運用から、Webアプリケーションの開発〜運用まで幅広い業務に従事しています。 よく鍛えられた Mr.Children のファンでもあり、2022年5月10日はお休みをいただいて彼らのデビュー30周年をお祝いしに 30th Anivversary Tour が催される東京ドームへ赴いておりました。 （しかしながら厳選なる抽選の結果、チケットはご用意していただけず…。） さて、今回は直近の @niftyメール関連のサービス開発で利用した技術スタックの一部である、pydantic ついてお話したいと思います。 pydanticとは Python 製ライブラリで、Python の型アノテーションを用いてデータのバリデーショ
mypyで静的型チェックを導入する - け日記
仕事で既存のコードへmypyの導入を試みる機会がありましたので、使い方とtipsの備忘録としてまとめます。 mypyとは インストール 型チェックの実行 Tips: 型チェック対象を限定する 設定 Tips: スタブが無いパッケージのエラーは無視させる コードの修正 Tips: Unionでの型エラー Tips: 特定箇所の型チェックエラーを無視したい まとめ mypyとは mypyはPythonで静的型チェックを行うライブラリです。型はtypingで定義します。 ドキュメント: https://mypy.readthedocs.io/en/stable/index.html GitHub: https://github.com/python/mypy PyPI: https://pypi.org/project/mypy/ インストール typingと異なり、標準ライブラリではないので、
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: Queue に型を付ける - Qiita
皆さん、普段 Python でコードを書くときはちゃんと型を書いてますよね? まだ型の書き方を知らない場合は Software Design 2020年 5月号の『Python でも型チェックしよう』を読むといいと思いますよ (宣伝)。 レビューのお手伝いをした『Python でも型チェックしよう』(by @t2y)が掲載されているSDが発売されました。型ヒントを使ってみたい方におすすめです。また、3.8で導入された Protocolなども紹介されており、すでに使っている方にもお勧め！ / Software Design 2020年5月号 https://t.co/JL5GgO0mcq — tk0miya (@tk0miya) April 18, 2020 私はコードに型をつけ始めておおよそ 3年ぐらいになるのですが、いまでは型がないと落ち着かなくなっています。 コード規模がある程度大きく
Pythonにおける型ヒント入門 - MyEnigma
Advanced Python Development: Using Powerful Language Features in Real-World Applications 目次 目次 はじめに Pythonの型ヒント 型アノテーションの書き方 静的型チェッカー mypy インストール方法 ターミナル上での使い方 mypy.iniの作り方 PyCharm PyCharmでの型入力 PyCharmでの型チェック CI上でチェックする 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Pythonは動的言語で、 型を指定する必要は無いのですが、 それが原因で、意図しない入力が関数が入力されたりして、 バグの温床になりがちです。 そこで、Python3.5あたりから、 型ヒント(型アノテーション)という機能が追加されました。 docs.python.org これにより、変数や、関数
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でProtocolを使ってmix-inを利用したクラスに型をつける - podhmo's diary
たまには、他の人の役に立つ記事も書こうということで書いてみる。 例えば、以下のようなmix-inを使ったコードがあるとする。トリビアルな例で特に必要になりそうなコードではないけれど、まぁ説明のためのコードなので許してほしい。 EnumerableMixinはmap()を提供していて、このmap()や他のメソッド(定義されていないけれど)は、each()に依存するというmix-in。そしてListはeach()を実装するクラス。何の変哲もないmix-inのコード。 class EnumerableMixin: def map(self, fn): return [fn(x) for x in self.each()] class List(EnumerableMixin): def __init__(self, xs): self.xs = xs def each(self): return
Python の型チェックが 400 万行に到達するまで
Dropbox は、Python のビッグ ユーザーです。Python は、バックエンド サービスとデスクトップ クライアント アプリの両方で最も広く使用されています（Dropbox は Go、TypeScript、Rust のヘビー ユーザーでもあります）。 Dropbox の Python コードは数百万行にも及ぶ規模となっていますが、その動的型付けによってコードが必要以上に理解しにくくなり、生産性に深刻な影響を与えるようになりました。 これを軽減するため、現在私たちは最も普及している Python スタンドアロン型チェッカー、mypy による静的型チェックにコードを徐々に移行しています（mypy はオープン ソース プロジェクトであり、そのコア チームは Dropbox 内に設立されました）。 Dropbox は、この規模での Python 静的型チェックを導入した最初の企業の一つで
PythonでProtocolを使って静的ダック・タイピング - Qiita
この記事はニフティグループ Advent Calendar 2019の14日目の記事です。 昨日は@mito1296さんの「Terraformで立てたec2インスタンスをAnsibleで管理してみる」でした。 同様の問題に以前悩まされたことがあったのでタグ付けは非常に綺麗な解決方法だなと感心しました。 機会があれば、うちのチームでも導入したいですね！！ TD;LD Pythonは型安全で無いので大きめのプロジェクトになると心理的な安全が担保できないので敬遠していました。 しかし、Python3.5以降typingが導入されmypyと組み合わせることで、少し大きめのプロジェクトでもコーティングする際に心理的な安全を得ることができるようになったので中規模の開発に採用できるようになりました。 今回は、python3.8からtyping.Protocolが正式に追加されたようなので紹介してみます。
pythonのtyping_extensions.Protocolがなぜ嬉しいか(propertyの例) - podhmo's diary
mypyで使えるProtocolが便利という話の例。 structural subtypingをやる際にgoでもほしいと想うことが多かった例がProtocolでは大丈夫なので良いなーという例（今回はそのうちのひとつだけを紹介）。 Protocol? Protocolをいつ使いたくなるかというと、大抵は複数ある何かを同一視したくなった場合。 例えば以下の様な例があげられる。 クラスの継承関係を無視して同様のふるまいを持つものを同一視したいとき ある値を持つものを同一視したいとき 関数とcallable objectを同一視したいとき 同一視した表現を受け取って再帰的に同一視した表現を返したいとき (self-reference) mypyでの型チェックはnominalなので、こういう構造を利用して同一視したい場合にはstructural subtypingが欲しくなる。これ用のinterfa
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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
GitHub - dry-python/returns: Make your functions return something meaningful, typed, and safe!
GitHub - typeddjango/django-stubs: PEP-484 stubs for Django
GitHub - typeddjango/awesome-python-typing: Collection of awesome Python types, stubs, plugins, and tools to work with them.
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
mypy: how to define a generic subclass