Robustes Python

Kapitel 3. Typ-Anmerkungen

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Python ist eine dynamisch typisierte Sprache; die Typen sind erst zur Laufzeit bekannt. Das ist ein Hindernis, wenn du versuchst, robusten Code zu schreiben. Da die Typen in den Wert selbst eingebettet sind, ist es für Entwickler sehr schwer zu wissen, mit welchem Typ sie arbeiten. Sicher, der Name sieht heute wie str aus, aber was passiert, wenn jemand bytes daraus macht? Annahmen über Typen stehen bei dynamisch typisierten Sprachen auf wackligen Beinen. Die Hoffnung ist aber noch nicht verloren. In Python 3.5 wurde eine brandneue Funktion eingeführt: Typ-Annotationen.

Typ-Annotationen bringen deine Fähigkeit, robusten Code zu schreiben, auf eine ganz neue Ebene. Guido van Rossum, der Erfinder von Python, sagt es am besten:

Ich habe die schmerzliche Lektion gelernt, dass dynamische Typisierung für kleine Programme großartig ist. Bei großen Programmen musst du disziplinierter vorgehen und es hilft, wenn die Sprache dir diese Disziplin gibt, anstatt dir zu sagen: "Du kannst machen, was du willst."¹

Typ-Annotationen sind der diszipliniertere Ansatz, das Extra an Sorgfalt, das du brauchst, um größere Codebasen zu bewältigen. In diesem Kapitel erfährst du, wie du Typ-Annotationen verwendest, warum sie so wichtig sind und wie du ein Tool namens Typechecker einsetzt, um deine Absichten in deiner Codebasis durchzusetzen.