Question

Python 3 提供了一种句法，用于为函数声明中的参数和返回值附加元数据。示例 5-19 是示例 5-15 添加注解后的版本，二者唯一的区别在第一行。

示例 5-19　有注解的 clip 函数

def clip(text:str, max_len:'int > 0'=80) -> str:  ➊
  """在max_len前面或后面的第一个空格处截断文本
  """
  end = None
  if len(text) > max_len:
    space_before = text.rfind(' ', 0, max_len)
    if space_before >= 0:
      end = space_before
    else:
      space_after = text.rfind(' ', max_len)
      if space_after >= 0:
        end = space_after
  if end is None:  # 没找到空格
    end = len(text)
  return text[:end].rstrip()

➊ 有注解的函数声明。

函数声明中的各个参数可以在 : 之后增加注解表达式。如果参数有默认值，注解放在参数名和 = 号之间。如果想注解返回值，在 ) 和函数声明末尾的 : 之间添加 -> 和一个表达式。那个表达式可以是任何类型。注解中最常用的类型是类（如 str 或 int）和字符串（如 'int > 0'）。在示例 5-19 中，max_len 参数的注解用的是字符串。

注解不会做任何处理，只是存储在函数的 __annotations__ 属性（一个字典）中：

>>> from clip_annot import clip
>>> clip.__annotations__
{'text': <class 'str'>, 'max_len': 'int > 0', 'return': <class 'str'>}

'return' 键保存的是返回值注解，即示例 5-19 中函数声明里以 -> 标记的部分。

Python 对注解所做的唯一的事情是，把它们存储在函数的 __annotations__ 属性里。仅此而已，Python 不做检查、不做强制、不做验证，什么操作都不做。换句话说，注解对 Python 解释器没有任何意义。注解只是元数据，可以供 IDE、框架和装饰器等工具使用。写作本书时，标准库中还没有什么会用到这些元数据，唯有 inspect.signature() 函数知道怎么提取注解，如示例 5-20 所示。

示例 5-20　从函数签名中提取注解

>>> from clip_annot import clip
>>> from inspect import signature
>>> sig = signature(clip)
>>> sig.return_annotation
<class 'str'>
>>> for param in sig.parameters.values():
...   note = repr(param.annotation).ljust(13)
...   print(note, ':', param.name, '=', param.default)
<class 'str'> : text = <class 'inspect._empty'>
'int > 0'   : max_len = 80

signature 函数返回一个 Signature 对象，它有一个 return_annotation 属性和一个 parameters 属性，后者是一个字典，把参数名映射到 Parameter 对象上。每个 Parameter 对象自己也有 annotation 属性。示例 5-20 用到了这几个属性。

在未来，Bobo 等框架可以支持注解，并进一步自动处理请求。例如，使用 price:float 注解的参数可以自动把查询字符串转换成函数期待的 float 类型；quantity:'int > 0' 这样的字符串注解可以转换成对参数的验证。

函数注解的最大影响或许不是让 Bobo 等框架自动设置，而是为 IDE 和 lint 程序等工具中的静态类型检查功能提供额外的类型信息。

深入分析函数之后，本章余下的内容介绍标准库中为函数式编程提供支持的常用包。