Type Hints的野心

動態定型與靜態定型，如果真要選邊站，我比較想站在靜態定型語言這邊，囉嗦歸囉嗦，有時，多想一下型態的問題，總是好的。

動態定型語言界中有不少開發者，其實是知道這點的，PHP、JavaScript等也都有著靜態定型的變種語言（Hack、TypeScript等），以Python為例，自3.5、3.6都逐步在加強型態提示（Type hints），隱約能感受到吸收靜態定型優勢的野心。

Type Hints與mypy

最近在寫個Python小程式，有個函式的參數會接受字串，在打算判斷字串的起始是不是某個子字串，接著，就狐疑要呼叫的方法名稱，到底是beginswith，還是startswith了？查一下API文件是不難，然而帶著玩笑的心情，隨手在參數旁打了個:str，馬上就在編輯器的自動提示中找到startswith了，因為是簡單的小程式，所用的並不是Python IDE，而是Visual Studio Code，但沒想到真的已支援，著實小小驚奇了一下。

Python 3.5從2015年發表至今，Type Hints在工具上，似乎已有相當程度的支援了。Type Hints是規範在PEP 484，而3.6的變數標註（Variable Annotation）是規範在PEP 526，然而，如果關注Python的時間夠久，也許會想起2006年時，Python創建者Guido van Rossum就提出過PEP 3107，希望能在Python中支援函式標註（Function Annotations）。

對於在Python支援型態，其實Guido心裡更早就出現這樣的想法，據稱從2000年後就有，目前可找到的最早相關文件，是Guido在2004年發表的〈Adding Optional Static Typing to Python〉（https://goo.gl/vVQLPa），當中寫到希望可以在Python的編譯時期加入型態檢查，就文件中看到的型態語法來看，與PEP 484規範的語法有極高的相似性。

然而，無論是當時的想法以及後來的PEP 3107，都沒有獲得社群的支持，這件事就擱著，直到2013年，mypy的作者Jukka Lehtosalo在PyCon2013發表了〈Mypy: Optional Static Typing for Python〉（https://goo.gl/jLAFJp），這引起了Guido高度關注，並在2014年於python-ideas郵件清單中提議（https://goo.gl/ccvK8h）使用mypy的語法來做函式標註，之後寫了PEP 483，兩人再擴充為PEP 484。

PEP 484與526目前已獲得不少Python IDE的支援，在文字模式下，也可以透過pip安裝mypy以獲得型態檢查能力，實際上，Python標準程式庫用來支援型態標準的typing模組，也是來自於mypy。

typing模組中的有趣型態

想要瞭解Type Hints的語法，在網站上隨便搜尋看看，就可以找到不少的入門文件，然而，想要較深入認識，建議是探索一下typing模組官方說明文件。

首先，typing中定義List、Set、Iterable等通用的群集型態，例如List[int]可用來標註內含int元素的list型態，Dict[str, str]可用來標註鍵值各為str的字典，當情況變得複雜，也可以定義別名（aliases），例如：

ConnectionOptions = Dict[str, str]
Address = Tuple[str, int]
Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]

這可以用來解決泛型結構現成巢狀後，可讀性迅速降低的問題，別名就只是型態的另一個名稱，實際上並沒有定義出新型態，例如，使用ConnectionOptions標註的參數，傳入了Dict[str, str]是可行的；如果想要定義新型態，要使用NewType，例如為int定義出UserId新型態：

UserId = NewType('UserId', int)
some_id = UserId(524313) # type: UserId

在執行時期，some_id實際上還是儲存了int，然而，在型態檢查時，不可以直接將int值指定給some_id，因為some_id的型態必須是UserId型態，這令人聯想到Haskell的Type與newtype呢！既然這樣，來看看Tuple吧！在Haskell中，Tuple實際上有著匿名型態的意義存在，在Python中使用型態標註的話，tuple就不單只是不可變的特性，組成元素的型態將決定可用於型態檢查的類型，例如x: Tuple[int, int]的話，x = (10, 'XD')就會造成編譯錯誤。

如同Guido在2014年於python-ideas郵件中，一開頭就提到的，他是在與Jukka Lehtosalo及Bob Ippolito對話時，得到了鼓舞。而Bob Ippolito先前在EuroPython 2014做了個演講〈What can python learn from Haskell?〉（https://goo.gl/edSyNd），主張將Haskell的一些特性引入Python。實際上，在typing模組中，還有Optional、Union（Haskell中Either的類似品）等有趣型態。

型態參數與泛型？

方才看到了，像List、Set、Iterable等支援泛型，自然地，開發者也會想要自訂型態參數，這可以使用typing的TypeVar，例如：

T = TypeVar('T')
def first(seq: Sequence[T]) -> T:
return seq[0]

必要的話，也可以進行型態約束，例如CT = TypeVar('CT', bound=Comparable)，CT將必須是Comparable的實例。如果要定義泛型類別的話，可以使用typing模組的Generic，例如：

T = TypeVar('T') class LoggedVar(Generic[T]): 
def set(self, new: T) -> None: 
... 
def get(self) -> T:
...

Python支援物件導向，既然又面對了自定義泛型類別，那麼，不免要面對共變（Covariance），以及逆變（Contravariance）的問題。就像TypeVar在建立型態參數時，可以使用covariant=True或contravariant=True，來指定是否支援共變或逆變，例如T_co = TypeVar('T_co', covariant=True)。實際上，typing中的不可變群集，都被定義為支援共變，例如，managers: Sequence[Manager]指定給employees: Sequence[Employee]的話，是可以通過型態檢查的。

Guido的野心？

若深入看看typing模組，以及PEP 484與526，就發現它們擷取了靜態定型中的重要考量，隱隱感受到Python的野心。typing中，甚至還有個@overload裝飾器，可以定義型態檢查用的重載函式，開發者能定義同一名稱，然後簽署不同的多個函式，並提供一個執行時期實作，若呼叫了@overload定義外的函式簽署，執行型態檢查時就會發生錯誤。

當然，型態檢查是個可選的項目，就像靜態語言中，雖然可以透過型態推斷省去型態撰寫，然而在一些場合，必要時，還是會寫出型態讓程式碼變得明確。在Python中有了型態標註，也沒必要到到處標註型態，而是思考型態標註的必要性，特別是當程式碼規模變得龐大，必須更嚴謹看待型態，以及利用靜態檢查的時候。

本來Python在動態定型語言中，相對來說，就是極為重視工程性的語言，然而曾經在某個地方看過的說法是，Guido長年以來的野心，就是讓Python在工程性上更進一步，而在靜態分析工具上投入精力會是必要的。事實上，從2000年以來，Guido一直想在Python中，加入可選的靜態定型，一直到PEP 484、526的實現，本人也在PyCon 2015親自上場講演〈Type Hints 〉（https://goo.gl/wPZYWo），似乎也印證了這點。

如果開發者撰寫Python的過程中，出現了必須得思考的型態問題，現在可以認真地瞭解Type hints能否幫得上忙了，試著詳細看看typing模組的說明，瀏覽一下PEP 484、526，調查一些有哪些靜態檢查工具，應該會有意想不到的收穫。