Różnica między definiowaniem typowania. Dict i dykt?

Ćwiczę używanie podpowiedzi typu w Pythonie 3.5. Jeden z moich kolegów używa typing.Dict:

import typing


def change_bandwidths(new_bandwidths: typing.Dict,
                      user_id: int,
                      user_name: str) -> bool:
    print(new_bandwidths, user_id, user_name)
    return False


def my_change_bandwidths(new_bandwidths: dict,
                         user_id: int,
                         user_name: str) ->bool:
    print(new_bandwidths, user_id, user_name)
    return True


def main():
    my_id, my_name = 23, "Tiras"
    simple_dict = {"Hello": "Moon"}
    change_bandwidths(simple_dict, my_id, my_name)
    new_dict = {"new": "energy source"}
    my_change_bandwidths(new_dict, my_id, my_name)

if __name__ == "__main__":
    main()

Oba działają dobrze, wydaje się, że nie ma różnicy.

Zapoznałem się z typingdokumentacją modułu .

Pomiędzy typing.Dictlub dictktórego powinienem używać w programie?

Nie ma prawdziwej różnicy między używaniem zwykłego typing.Dicta dictnie.

Jednak typing.Dictjest to typ rodzajowy ^* , który pozwala określić typ kluczy i wartości zbyt , dzięki czemu jest bardziej elastyczny:

def change_bandwidths(new_bandwidths: typing.Dict[str, str],
                      user_id: int,
                      user_name: str) -> bool:

W związku z tym może się zdarzyć, że w pewnym momencie życia projektu zechcesz nieco dokładniej zdefiniować argument słownikowy, w którym to momencie rozszerzenie typing.Dictdo typing.Dict[key_type, value_type]będzie „mniejszą” zmianą niż zastąpienie dict.

Możesz uczynić to jeszcze bardziej ogólnym, używając Mappinglub MutableMappingtypów tutaj; ponieważ twoja funkcja nie musi zmieniać mapowania, trzymałbym się Mapping. A dictto jedno mapowanie, ale możesz utworzyć inne obiekty, które również będą zgodne z interfejsem mapowania, a Twoja funkcja może nadal działać z tymi:

def change_bandwidths(new_bandwidths: typing.Mapping[str, str],
                      user_id: int,
                      user_name: str) -> bool:

Teraz jesteś wyraźnie mówią inni użytkownicy tej funkcji, że kod nie będzie faktycznie zmieniają się new_bandwidthsmapowanie przekazany w.

Twoja rzeczywista implementacja po prostu oczekuje obiektu, który można wydrukować. Może to być implementacja testowa, ale w obecnym stanie kod nadal działałby, gdybyś był używany new_bandwidths: typing.Any, ponieważ każdy obiekt w Pythonie można wydrukować.

^* : Uwaga: jeśli korzystasz z Pythona 3.7 lub nowszego, możesz używać go dictjako typu ogólnego, jeśli uruchomisz swój moduł z from __future__ import annotations, a od Pythona 3.9 dict(a także z innymi standardowymi kontenerami) obsługuje używanie jako typu ogólnego nawet bez tego dyrektywy .

typing.Dictjest ogólną wersją dict:

class typing.Dict(dict, MutableMapping[KT, VT])

Ogólna wersja dict. Wykorzystanie tego typu jest następujące:

def get_position_in_index(word_list: Dict[str, int], word: str) -> int:
     return word_list[word]

Tutaj możesz określić typ klucza i wartości w dict: Dict[str, int]