mypy, Giga, Tools

mypy, Giga, Tools

https://giga.chat/link/gcsJhXtnzn Python, Project Structure

mypy — это инструмент для статического анализа типов в Python, предназначенный для проверки аннотаций типов в коде. 
Мотивация его создания связана с динамической природой Python, где многие ошибки возникают только на этапе выполнения, 
что усложняет отладку и увеличивает риски нестабильной работы приложения.
Аннотируя типы в коде, мы можем заранее проверять правильность типов данных, передаваемых в функции и методы, 
тем самым уменьшая вероятность ошибок на стадии исполнения.
Зачем нужны аннотации типов?
Аннотации типов повышают уверенность в правильности работы программы, 
улучшают читаемость и поддерживают автоматическую генерацию документации. 
Рассмотрим пример с функцией умножения чисел:

def multiply(x: int, y: int) -> int:
    return x * y

Типы аргументов (x, y) и возвращаемого значения (-> int) указаны явно. 
Теперь при попытке передать неправильный тип данных (например, строку) статический анализатор, такой как mypy, 
сможет обнаружить несоответствие ещё до запуска программы.
Как работает mypy?
После установки mypy с помощью pip:

pip install mypy

Его можно применять к отдельным файлам или всему проекту:

mypy my_module.py

Mypy выведет предупреждения или ошибки, если обнаружит несоответствия типов:

$ mypy my_module.py
my_module.py:3: error: Argument 1 to "multiply" has incompatible type "str"; expected "int"
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

Практические советы по использованию mypy:
Начинайте с аннотирования ключевых частей кода (функции API, публичные интерфейсы, входные точки программы).
Постепенно вводите аннотации в остальных частях проекта.
Добавьте mypy в pipeline CI/CD, чтобы автоматически проверять аннотации при каждом изменении.
Используйте специальные плагины и инструменты, такие как typing_extensions, 
для продвинутых случаев (generic types, abstract base classes и др.).
Примеры аннотаций типов:

from typing import List, Dict

def process_users(users: List[str]) -> None:
    pass

def fetch_user_info(user_id: str) -> Dict[str, any]:
    return {}

Итоги:
Mypy является ценным дополнением к процессу разработки на Python, позволяя поймать большинство ошибок, 
связанных с типом данных, ещё на этапе написания кода. 
Он дополняет динамический характер Python элементами статического анализа, 
приближая опыт разработки к традиционным языкам с сильной типизацией. 
Рекомендуется использовать mypy регулярно, особенно в крупных и критически важных проектах.