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python 3.5 版本引入的类型提示增强了代码可读性，方便多人协作开发。
类型提示的必要性
在强类型语言（如 java、c++）中，依赖注入（di）至关重要，但在弱类型语言中难以实现。di 的核心思想是：类不依赖于具体实现，而是依赖于抽象接口，因为接口比实现更稳定。 错误示范：
class gasstation:
def fill_tank(self, car, amount):
car.fill(amount)登录后复制
此例中，加油站只能为特定类型的汽车加油，且缺乏类型定义，可能导致运行时错误。改进后的代码：
from typing import protocol
class vehicle(protocol):
def fill(self, amount: int) -> none:
...
class gasstation:
def fill_tank(self, vehicle: vehicle, amount: int) -> none:
vehicle.fill(amount)登录后复制
通过 protocol 定义抽象类 vehicle，gasstation 类变得更通用，可为任何实现 fill 方法的车辆加油。
pydit：简化 python 依赖注入
pydit（python dependency injection with types）库利用 python 类型系统简化依赖注入。假设需要在不同数据库（postgresql、mysql、oracle、内存数据库或 nosql 数据库）中记录用户数据，需要实现数据库连接类，并提供读写删除记录的功能。示例代码：
from time import sleep
from typing import typeddict
from typing_extensions import override
from uuid import uuid
from src.configs.di import pydit
from src.adapters.repositories.interfaces.user import userrepository
from src.constants.injection import memory_repository_config_token
from src.domain.user.models.user import usermodel
class configtype(typeddict):
delay: int
class memoryuserrepository(userrepository):
__users: dict[uuid, usermodel] = {}
def __init__(self):
self.__delay = self.config.get("delay", 0.2)
@pydit.inject(token=memory_repository_config_token)
def config(self) -> configtype:
pass
@override
def get_by_id(self, *, id_: uuid) -> usermodel:
sleep(self.__delay)
user = self.__users.get(id_)
if user is none:
raise valueerror("user not found")
return user
@override
def save(self, *, data: usermodel) -> none:
sleep(self.__delay)
self._check_pk_conflict(pk=data.id)
self.__users[data.id] = data
@override
def list_(self) -> list[usermodel]:
return list(self.__users.values())
def _check_pk_conflict(self, *, pk: uuid) -> none:
if pk not in self.__users:
return
raise valueerror("primary key conflict")登录后复制
为了确保代码兼容各种数据库技术，定义一个统一的接口：
from abc import abstractmethod
from typing import protocol
from uuid import uuid
from src.domain.user.models.user import usermodel
class userrepository(protocol):
@abstractmethod
def get_by_id(self, *, id_: uuid) -> usermodel:
pass
@abstractmethod
def save(self, *, data: usermodel) -> none:
pass
@abstractmethod
def list_(self) -> list[usermodel]:
pass登录后复制
接下来，初始化依赖项并注入：
from src.adapters.repositories.in_memory.user import memoryuserrepository
from src.constants.injection import memory_repository_config_token
from .di import pydit
from .get_db_config import get_db_config
def setup_dependencies():
pydit.add_dependency(get_db_config, token=memory_repository_config_token)
pydit.add_dependency(memoryuserrepository, "userrepository")登录后复制
最后，将依赖项注入到创建用户的模块中：
from typing import cast
from src.adapters.repositories.interfaces.user import userrepository
from src.configs.di import pydit
from src.domain.user.models.create_user import createusermodel
from src.domain.user.models.user import usermodel
from src.domain.user.services.create import createuserservice
from src.domain.user.services.list import listusersservice
class usermodule:
@pydit.inject()
def user_repository(self) -> userrepository:
return cast(userrepository, none)
def create(self, data: createusermodel) -> none:
createuserservice(self.user_repository).execute(data)
def list_(self) -> list[usermodel]:
return listusersservice().execute()登录后复制
依赖项作为属性注入，可以通过 self 或 module.user_repository 访问。 pydit 支持各种项目配置场景，并遵循 solid 原则。 项目地址：github, linkedin: marcelo almeida (mrm4rc), pypi: python-pydit
以上就是python 中输入的影响的详细内容，更多请关注代码网其它相关文章！
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