Python 3.5 版本引入了“類型提示”，使程式碼更易讀，方便開發者理解彼此的程式碼。
在 Java、C 等強型別語言中，依賴反轉 (DI - Dependency Inversion) 是一項重要的技術，但在弱型別語言中難以實現。
依賴反轉的核心思想是：類別不應該依賴具體的實現，而應該依賴抽象。因為抽象（介面或抽象類別）是相對穩定的契約。
不良範例：
<code class="language-python">class GasStation:
def fill_tank(car, amount):
car.fill(amount)</code>此例中，加油站只能為汽車加油。更糟的是，由於函數 fill_tank 沒有定義類型，任何值都可能被傳入，錯誤只能在運行時才能發現。
良好範例：
<code class="language-python">from typing import Protocol
class Vehicle(Protocol):
def fill(amount: int) -> None:
...
class GasStation:
def fill_tank(vehicle: Vehicle, amount: int) -> None:
vehicle.fill(amount)</code>此例中，先定義抽象類別 Vehicle (使用 typing.Protocol)。 GasStation 的 fill_tank 函數不再依賴具體的汽車類，而是依賴 Vehicle 接口，從而變得更通用，可以為任何實現了 fill 方法的車輛加油。
我利用 Python 的類型提示系統，創建了一個簡化依賴反轉使用的函式庫，名為 PyDIT (Python Dependency Injection with Types)。
假設需要一個用於儲存使用者資料的資料庫接口，無論使用 PostgreSQL、MySQL、OracleDB、記憶體資料庫或 NoSQL 資料庫，都需要實作資料庫連接類，並提供讀取、寫入、刪記錄的功能。
<code class="language-python">from time import sleep
from typing import TypedDict
from typing_extensions import override
from uuid import UUID
from src.configs.di import pydit
from src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepository
from src.constants.injection import MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN
from src.domain.user.models.user import UserModel
class ConfigType(TypedDict):
delay: int
class MemoryUserRepository(UserRepository):
__users: dict[UUID, UserModel] = {}
def __init__(self):
self.__delay = self.config.get("delay", 0.2)
@pydit.inject(token=MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN)
def config(self) -> ConfigType: # TODO: supress return type error
pass
@override
def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel:
sleep(self.__delay)
user = self.__users.get(id_)
if user is None:
raise ValueError("User not found")
return user
@override
def save(self, *, data: UserModel) -> None:
sleep(self.__delay)
self._check_pk_conflict(pk=data.id)
self.__users[data.id] = data
@override
def list_(self) -> list[UserModel]:
return list(self.__users.values())
def _check_pk_conflict(self, *, pk: UUID) -> None:
if pk not in self.__users:
return
raise ValueError("Primary key conflicts: DB alrady has a user with this ID")</code>為了確保程式碼與資料庫技術無關，定義一個所有資料庫類別都必須遵循的介面：
<code class="language-python">from abc import abstractmethod
from typing import Protocol
from uuid import UUID
from src.domain.user.models.user import UserModel
class UserRepository(Protocol):
@abstractmethod
def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel:
pass
@abstractmethod
def save(self, *, data: UserModel) -> None:
pass
@abstractmethod
def list_(self) -> list[UserModel]:
pass</code>接下來，初始化相依性以便注入：
<code class="language-python">from src.adapters.repositories.in_memory.user import MemoryUserRepository
from src.constants.injection import MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN
from .di import pydit
from .get_db_config import get_db_config
def setup_dependencies():
pydit.add_dependency(get_db_config, token=MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN)
pydit.add_dependency(MemoryUserRepository, "UserRepository")</code>最後，將相依性注入到建立使用者的模組中：
<code class="language-python">from typing import cast
from src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepository
from src.configs.di import pydit
from src.domain.user.models.create_user import CreateUserModel
from src.domain.user.models.user import UserModel
from src.domain.user.services.create import CreateUserService
from src.domain.user.services.list import ListUsersService
class UserModule:
@pydit.inject()
def user_repository(self) -> UserRepository:
return cast(UserRepository, None)
def create(self, data: CreateUserModel) -> None:
CreateUserService(self.user_repository).execute(data)
def list_(self) -> list[UserModel]:
return ListUsersService().execute()</code>依賴項作為屬性注入，可以透過 self 或 module.user_repository 存取。
這個範例很簡單，但 PyDIT 可以應用於各種專案配置、程式碼抽象化和 SOLID 原則的場景。歡迎嘗試並貢獻程式碼！
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PyPI：python-pydit
以上是Python 中輸入的影響的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
