Как избежать ошибок типизации в динамически типизированном коде Python?

Чтобы избежать ошибок типизации в динамически типизированном коде Python, можно использовать следующие подходы:

• Аннотации данных и модуль typing. timeweb.cloud timeweb.com Они улучшают читаемость кода и помогают инструментам статической проверки обнаруживать потенциальные ошибки в типизации данных на ранних стадиях разработки. timeweb.cloud
• Подсказки типов. nuancesprog.ru Позволяют объявлять типы конструкций прямо в коде. nuancesprog.ru Чтобы определить подсказку типа для аргумента функции, нужно написать двоеточие, за которым следует тип после имени переменной. nuancesprog.ru Для неодиночных типов, таких как списки, словари и множества, необходимо импортировать пакет typing. nuancesprog.ru
• Инструменты проверки типов. timeweb.cloud Например, Mypy позволяет добавлять аннотации данных к коду и проверять их на корректность, выявляя потенциальные ошибки типизации. timeweb.cloud Pyright интегрируется в Visual Studio Code и предоставляет подсказки и автодополнение структуры данных в реальном времени. timeweb.cloud PyCharm — это интегрированная среда разработки (IDE) для Python, которая включает в себя встроенную поддержку аннотаций типов и статической проверки структуры данных. timeweb.cloud
• Библиотека Pydantic. nuancesprog.ru Проверяет данные и управляет настройками с помощью аннотаций типов Python. nuancesprog.ru Применяет подсказки типов во время выполнения и в случае некорректных данных выводит понятные сообщения об ошибках. nuancesprog.ru