ダックタイピングとタイプヒントの融合: Python でのプロトコルの使用-Python チュートリアル-php.cn

Duck Typing Meets Type Hints: Using Protocols in Python

Python の動的な性質とダックタイピングのサポートは、その柔軟性が長い間賞賛されてきました。ただし、コードベースが大きくなり複雑になるにつれて、静的型チェックの利点がますます明らかになります。しかし、ダックタイピングの柔軟性と静的型チェックの安全性をどのように調和させることができるでしょうか? Python の Protocol クラスを入力します。

このチュートリアルでは、次のことを学びます:

ダックタイピングとは何か、そしてそれが Python でどのようにサポートされるのか
ダックタイピングの長所と短所
抽象基本クラス (ABC) が型指定の問題を解決する方法
プロトコルを使用して両方の長所を活かす方法: 静的型チェックによるダックタイピングの柔軟性

アヒルタイピングを理解する

ダックタイピングは、オブジェクトの型やクラスが、それが定義するメソッドほど重要ではないプログラミングの概念です。これは、「アヒルのように見え、アヒルのように泳ぎ、アヒルのように鳴くのであれば、それはおそらくアヒルである」という考えに基づいています。

Python では、ダックタイピングが完全にサポートされています。例:

class Duck: def quack(self): print("Quack!") class Person: def quack(self): print("I'm imitating a duck!") def make_it_quack(thing): # Note: No type hint here thing.quack() duck = Duck() person = Person() make_it_quack(duck) # Output: Quack! make_it_quack(person) # Output: I'm imitating a duck!

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この例では、make_it_quack はもののタイプを気にしません。インチキなメソッドがあることだけを気にします。 Thing パラメータには型ヒントがないことに注意してください。これはダック型コードでは一般的ですが、大規模なコードベースでは問題を引き起こす可能性があります。

アヒルタイピングの長所と短所

ダックタイピングにはいくつかの利点があります:

柔軟性: 特定の型に縛られない、より柔軟なコードが可能になります。
コードの再利用が簡単: 既存のクラスを変更せずに新しいコンテキストで使用できます。
動作の強調: オブジェクトが何であるかではなく、オブジェクトが何ができるかに焦点を当てます。

ただし、いくつかの欠点もあります。

明確さの欠如: オブジェクトがどのメソッドを実装する必要があるかが不明確になる可能性があります。
実行時エラー: 型関連のエラーは実行時にのみ検出されます。
IDE のサポートが少ない: IDE は正確なオートコンプリートとエラーチェックを提供するのに苦労しています。

ABC ソリューション

これらの問題に対処する 1 つのアプローチは、抽象基本クラス (ABC) を使用することです。以下に例を示します:

from abc import ABC, abstractmethod class Quacker(ABC): @abstractmethod def quack(self): pass class Duck(Quacker): def quack(self): print("Quack!") class Person(Quacker): def quack(self): print("I'm imitating a duck!") def make_it_quack(thing: Quacker): thing.quack() duck = Duck() person = Person() make_it_quack(duck) make_it_quack(person)

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このアプローチは、より優れた型チェックとより明確なインターフェースを提供しますが、次のような欠点があります。

継承が必要なため、階層が柔軟性に欠ける可能性があります。
変更できない既存のクラスでは機能しません。
これは Python の「ダックタイピング」哲学に反します。

プロトコル: 両方の長所

Python 3.8 では Protocol クラスが導入され、継承を必要とせずにインターフェイスを定義できるようになりました。使用方法は次のとおりです:

from typing import Protocol class Quacker(Protocol): def quack(self):... class Duck: def quack(self): print("Quack!") class Person: def quack(self): print("I'm imitating a duck!") def make_it_quack(thing: Quacker): thing.quack() duck = Duck() person = Person() make_it_quack(duck) make_it_quack(person)

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これを詳しく見てみましょう:

期待するインターフェイスを指定する Quacker プロトコルを定義します。
Duck クラスと Person クラスは何も継承する必要がありません。
make_it_quack で型ヒントを使用して、Quacker を期待していることを指定できます。

このアプローチにはいくつかの利点があります。

静的型チェック: IDE と型チェッカーは実行前にエラーをキャッチできます。
継承は必要ありません: 既存のクラスは、適切なメソッドがある限り機能します。
明確なインターフェイス: プロトコルは、どのようなメソッドが期待されるかを明確に定義します。

これは、ドメインクラス (Circle、Rectangle) をフラットに保ちながら、プロトコルを必要に応じて複雑にする方法 (Shape) を示す、より複雑な例です。

from typing import Protocol, List class Drawable(Protocol): def draw(self): ... class Resizable(Protocol): def resize(self, factor: float): ... class Shape(Drawable, Resizable, Protocol): pass def process_shapes(shapes: List[Shape]): for shape in shapes: shape.draw() shape.resize(2.0) # Example usage class Circle: def draw(self): print("Drawing a circle") def resize(self, factor: float): print(f"Resizing circle by factor {factor}") class Rectangle: def draw(self): print("Drawing a rectangle") def resize(self, factor: float): print(f"Resizing rectangle by factor {factor}") # This works with any class that has draw and resize methods, # regardless of its actual type or inheritance shapes: List[Shape] = [Circle(), Rectangle()] process_shapes(shapes)

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この例では、Circle と Rectangle は Shape または他のクラスから継承しません。これらは必要なメソッド (描画とサイズ変更) を実装するだけです。 process_shapes 関数は、Shape プロトコルのおかげで、これらのメソッドを持つ任意のオブジェクトを操作できます。