คู่มือ Type Hint Python: อ่านง่ายและดูแลง่าย

• เพิ่มความสามารถในการอ่าน: ด้วย type hints ทำให้ชนิดของตัวแปรและฟังก์ชันถูกระบุอย่างชัดเจน จึงช่วยให้นักพัฒนาคนอื่นเข้าใจโค้ดได้ง่ายขึ้น
• การตรวจพบบั๊กตั้งแต่เนิ่นๆ: โดยใช้เครื่องมืออย่าง mypy คุณสามารถตรวจจับความไม่ตรงกันของชนิดข้อมูลได้ก่อนการรันโค้ด
• เพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนา: เมื่อทำงานร่วมกับฟังก์ชันการเติมคำอัตโนมัติของเอดิเตอร์ จะช่วยให้การเขียนโค้ดดำเนินไปอย่างราบรื่นยิ่งขึ้น

2. วิธีเขียน Type Hint ขั้นพื้นฐาน

วิธีใส่ Type Hint ให้กับตัวแปร

x: int = 10
y: float = 3.14
name: str = "John"

Type Hint สำหรับอาร์กิวเมนต์และค่าที่คืนกลับของฟังก์ชัน

def greet(age: int) -> str:
    return f"Your age is {age}"

3. การใช้งานโมดูล typing

ตัวอย่างการใช้งานชนิดข้อมูล List

from typing import List

numbers: List[int] = [1, 2, 3, 4, 5]

numbers: list[int] = [1, 2, 3, 4, 5]

การใช้งานชนิดข้อมูล Dict

from typing import Dict

inventory: Dict[str, int] = {"apple": 10, "banana": 5}

การใช้ Union

from typing import Union

def process(value: Union[int, str]) -> None:
    if isinstance(value, int):
        print(f"Integer: {value}")
    else:
        print(f"String: {value}")

Ad

4. ตัวอย่างการใช้ type hint ขั้นสูง

การระบุชนิดของค่าที่ส่งกลับหลายค่า

def get_coordinates() -> tuple[float, float]:
    return 35.6895, 139.6917

การกำหนดชนิดแบบกำหนดเอง

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

def get_user(user_id: UserId) -> str:
    return f"User ID is {user_id}"

5. วิธีใช้เครื่องมือตรวจสอบชนิดข้อมูล

mypy การติดตั้งและการใช้งาน

pip install mypy

mypy script.py

Pylance สำหรับการตรวจสอบชนิดแบบเรียลไทม์

def add_numbers(a: int, b: int) -> str:
    return a + b  # ตรงนี้จะแสดงข้อผิดพลาดและแนะนำให้แก้ไข

Ad

6. การใช้ไทป์ฮินต์ในโปรเจ็กต์จริง

ความสำคัญของไทป์ฮินต์ในการพัฒนาทีม

from typing import Dict, Any

def fetch_data() -> Dict[str, Any]:
    return {"status": 200, "data": {"user": "Alice", "age": 30}}

การตรวจสอบความถูกต้องโดยใช้ไทป์ฮินต์

from typing import List

def validate_strings(values: List[str]) -> bool:
    return all(isinstance(v, str) for v in values)

ความสะดวกในการรีแฟกเตอร์โดยใช้ไทป์ฮินต์

def process_data(data: dict) -> None:
    # เนื้อหาการประมวลผล
    pass

from typing import Dict, Union

def process_data(data: Dict[str, Union[str, int]]) -> None:
    # เนื้อหาการประมวลผล
    pass

7. สรุป

• เพิ่มความสามารถในการอ่านของโค้ด ทำให้นักพัฒนาคนอื่นเข้าใจได้รวดเร็วยิ่งขึ้น。
• สามารถทำรีแฟกเตอร์ได้อย่างปลอดภัย จึงคงคุณภาพของโค้ดไว้ได้เมื่อโปรเจ็กต์ดำเนินไป。
• ด้วยการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือตรวจสอบชนิดแบบสถิต สามารถค้นพบและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ตั้งแต่เนิ่นๆ。

Ad